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transly:发音和音译-源码
2021-03-08 16:15:56Transly中的发音模块可以预测任何给定单词的发音(当然要带有美国口音!) 接受任何语言的任何单词-只需用英语(所有大写字母)音译单词,您就可以开始使用。 无论是新的还是旧的,可见的或看不见的,明智的或... -
tr,dr发音/tu,du发音
2020-01-31 22:52:42try美 [traɪ],transform美 [trænsˈfɔːrm],trade美 [treɪd],美 [traɪ],tree美 [triː] dr 类似“猪” drink美 [drɪŋk],dream美 [driːm],driver美 [ˈdraɪvər],drop美 [drɑːp] 英语中“音的...tr 类似“出”
try 美 [traɪ],transform 美 [trænsˈfɔːrm],trade 美 [treɪd],美 [traɪ],tree 美 [triː]
dr 类似“猪”
drink 美 [drɪŋk],dream 美 [driːm],driver 美 [ˈdraɪvər],drop 美 [drɑːp]
英语中“音的浊化”现象,此时需要注意浊化现象发生的条件:在同一个音节内,当一个清辅音前是/s/,而这个清辅音又有它对应的浊辅音,并且在该清辅音后还有元音。所以,要同时符合上面的这四个条件才有浊化现象的发生。
inspiring 美 [ɪnˈspaɪərɪŋ],discussion 美 [dɪˈskʌʃn],stand 美 [stænd],stop 美 [stɑːp],speak 美 [spiːk]
tu 类似 “出”,注意音标tʃu
actual 美 [ˈæktʃuəl]
tu 类似 “吃”,注意音标tʃ
adventure 美 [ədˈventʃər],architecture 美 [ˈɑːrkɪtektʃər]
具体发音还要看音标是否含有u
还有其他tu音节的单词,但是发音却不同
autumn 美 [ˈɔːtəm],attitude 美 [ˈætɪtuːd]
我们会发现tʃ 发的是“吃”的音
du 类似“猪”,注意音标dʒu
education 美 [ˌedʒuˈkeɪʃn]
du 类似“知”,注意音标dʒ
procedure 美 [prəˈsiːdʒər]
还有其他du音节的单词,但是发音却不同
duck 美 [dʌk],due 美 [duː]
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Trilodeinx-Discord-Bot:Trilodeinx Bot是功能丰富的不... “ README.md”文件中的更多信息,例如发音-源码
2021-03-22 05:51:49Trilodeinx机器人 Trilodeinx Bot是功能丰富的不和谐机器人,专门用于审核服务器。 Try-lo-de-inx Bot是使用以下方式创建的 :red_heart:由theandor和electron271以及...Trilodeinx的发音为“ Try-lo-de-inx” -
前缀树的介绍及简单实现 java
2021-03-08 11:31:01Trie (发音为 “try”) 或前缀树是一种树数据结构,用于检索字符串数据集中的键。这一高效的数据结构有多种应用: 1.自动补全 2.拼写检查 3.IP 路由 (最长前缀匹配) 4.打字预测 前缀树的结构 假设我们现在要做一个...什么是前缀树
Trie (发音为 “try”) 或前缀树是一种树数据结构,用于检索字符串数据集中的键。这一高效的数据结构有多种应用:
1.自动补全 2.拼写检查 3.IP 路由 (最长前缀匹配) 4.打字预测
前缀树的结构
假设我们现在要做一个关于小写英文单词的前缀匹配,这个时候我们想起来可以使用我们的前缀树呀,那么什么是前缀树呢~
从一个根节点出发。每对下一个节点的映射都应该具有26种可能性(单指目前对小写英文单词的匹配的情况)。那么我们的Trie的结构是不是应该是这样的。Class Node{ //想象一下链表结构,本来是一个对象,现在这个对象是一个26个位置的数组,用来按顺序存放26个字母 Node[] next=new Node[26]; }
请看下图
- 假设我们现在存入的是cat。root出发,在第一层当中匹配c,没有找到c,则new一个对象,并存入c。同时让一个临时节点指向当前存入的c。以此往下。
- 假设我们现在前缀树里面已经有dog了,但没有dear,我们现在要存入dear。那么我们从root出发,在第一层当中匹配d,找到了d,临时节点指向d,再去获取d中的数组,在判断是否具有e,没有找到e,则new一个新的对象存入,这个对象也带着26个位置,你只需要把e放进去,再重复往下就可以。
tip:有一种 一个节点对应26个往下的可能性 的感觉
那前缀树除了插入的功能之外,自然还有搜索的功能。比如前缀树具有boolean search(String word)的方法。那为了方便遍历完word之后,可以快速返回word是否是一个单词。我们可以对前缀树的结构进行调整,如下
Class Node{ //想象一下链表结构,本来是一个对象,现在这个对象是一个26个位置的数组,用来按顺序存放26个字母 boolean isWord=false; Node[] next=new Node[26]; }
这样在每一个叶子节点的时候,都会对当前这个叶子节点的对象标识上一个isWord为true的属性。如下图所示吗,每一个蓝色节点的位置的对象的isWord属性都为true。
假设我们已经插入了panda,现在要插入pan这个单词,因为这个pan是panda的前缀。所以再插入完pan之后,其实在n这个节点处的对象的isWord也应该是true。即如下图所示
前缀树的数组实现(基于26个单词的)
那我们来看一下这种26个单词前缀树搜索的java实现
class Trie { private Trie[] next=new Trie[26]; private boolean isEnd=false; /** Initialize your data structure here. */ public Trie() {} /** Inserts a word into the trie. */ public void insert(String word) { Trie root=this; char[] c=word.toCharArray(); for(int i=0;i<c.length;i++){ if(root.next[c[i]-'a']==null){ root.next[c[i]-'a']=new Trie(); } root=root.next[c[i]-'a']; } root.isEnd=true; } /** Returns if the word is in the trie. */ public boolean search(String word) { Trie root=this; char[] c=word.toCharArray(); for(int i=0;i<c.length;i++){ if(root.next[c[i]-'a']==null){ return false; }else{ root=root.next[c[i]-'a']; } } return root.isEnd; } /** Returns if there is any word in the trie that starts with the given prefix. */ public boolean startsWith(String prefix) { Trie root=this; char[] c=prefix.toCharArray(); for(int i=0;i<c.length;i++){ if(root.next[c[i]-'a']==null){ return false; }else{ root=root.next[c[i]-'a']; } } return true; } public boolean contains(char c){ return this.next[c-'a']!=null; } }
前缀树的用途
上面讲的前缀树,通过了一个26大小的数组实现。那假设我们的前缀树现在不是要去匹配单词呢,而是要匹配大小写单词呢,那是不是可以把数组变成52个。那如果是要去匹配ip地址的话,那是不是也要调整大小。如果是邮箱什么的,那是不是得把@也加上。
所以如果使用数组实现,则需要固定好内容。那对于若干个下一个节点的情况,我们可以采用下述结构,由数组改为Map来实现。(实现还是以单词为例子,这里Map的key为Character,可根据实际需要更改)
class Node{ boolean isWord=false; Map<Character,Node> next=new HashMap<>(); }
前缀树的Map方式实现
class Trie { private Node node; class Node{ boolean isWord=false; Map<Character,Node> next=new HashMap<>(); } /** Initialize your data structure here. */ public Trie() { node=new Node(); } /** Inserts a word into the trie. */ public void insert(String word) { insert(word,node); } public void insert(String word,Node node){ if (word == null || word.isEmpty()) { return; } char[] c=word.toCharArray(); for(int i=0;i<c.length;i++){ if(!node.next.containsKey(c[i])){ node.next.put(c[i],new Node()); } node=node.next.get(c[i]); } node.isWord=true; } /** Returns if the word is in the trie. */ public boolean search(String word) { return search(word,node); } public boolean search(String word,Node node){ if (word == null || word.isEmpty()) { return false; } char[] c=word.toCharArray(); for(int i=0;i<c.length;i++){ if(!node.next.containsKey(c[i])){ return false; } node=node.next.get(c[i]); } return node.isWord; } /** Returns if there is any word in the trie that starts with the given prefix. */ public boolean startsWith(String prefix) { return startsWith(prefix,node); } public boolean startsWith(String prefix,Node node){ if (prefix == null || prefix.isEmpty()) { return false; } char[] c=prefix.toCharArray(); for(int i=0;i<c.length;i++){ if(!node.next.containsKey(c[i])){ return false; } node=node.next.get(c[i]); } return true; } }
对比数组实现和map实现
数组很明显的特点是下标寻址快,而map更注重平衡搜索和增删。
在单词的前缀树的实现当中,所有方法都是我们通过数组下标的访问方式进行查找下一个字母,显然要比通过Map去找一下个字母的方式要快。所以在明确像字母这样的实现方式的时候,我认为数组要更快一些。为什么要实现前缀树,对比普通树的结构
对比平衡搜索树
如果有n个条目,使用树的结构,查询的时间复杂度是O(logn)。
那么有100万个(2^20)的时候,那么logn大约为20。而Trie查询每个条目的时间复杂度与字典中一共具有多少条目无关,时间复杂度为O(m),m为查询单词的长度。而英文单词中大多数单词长度小于10。
对比哈希表
尽管哈希表可以在 O(1)时间内寻找键值,却无法高效的完成以下操作:
找到具有同一前缀的全部键值。 按词典序枚举字符串的数据集。
Trie 树优于哈希表的另一个理由是,随着哈希表大小增加,会出现大量的冲突,时间复杂度可能增加到 O(n),其中 n 是插入的键的数量。与哈希表相比,Trie 树在存储多个具有相同前缀的键时可以使用较少的空间。
这么一对比,Trie是不是就高效了很多。
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tries 数据结构_前端应用程序的实用数据结构:何时使用Tries
2018-05-25 17:48:10Trie(通常发音为“ try”)是针对特定类型的搜索进行优化的树数据结构。 当您想获取部分值并返回一组可能的完整值时,可以使用Trie。 一个典型的例子是自动完成。 上图显示了Trie的结构,以暗示其工作原理。 您...tries 数据结构
Trie(通常发音为“ try”)是针对特定类型的搜索进行优化的树数据结构。 当您想获取部分值并返回一组可能的完整值时,可以使用Trie。 一个典型的例子是自动完成。
上图显示了Trie的结构,以暗示其工作原理。 您可以将Trie视为一组相关值。 这些值的共同点是它们的前缀。
当您搜索更特定的前缀时,您将获得更特定的返回值。 使用上图所示的Trie,搜索与前缀“ b”匹配的结果将返回6个值:be,bear,bell,bid,bull,buy。
搜索与前缀“ be”匹配的结果将返回2个值:bear,bell
何时使用Tries
只要您想将前缀与可能的完整值匹配,就可以使用Trie。 这就是Trie如何获得有趣名称的方式。 “ Trie”一词是“ re trie val”一词的后缀。
尝试通常用于实现以下内容:
- 自动完成/提前输入
- 搜索
- 拼写检查
- 分类
您不仅限于前缀匹配的单词。 可以存储:
- IP地址
- 电话号码,
- 对象(您可以搜索对象的属性),
- 和更多…
您是否应该在前端应用程序中使用Tries?
在使用JavaScript固有的数据结构之前,需要考虑一些实际因素,例如:
- 这种结构是否可以提高性能? 性能提升值得吗?
- 这种结构是否更易于使用?或者至少不再困难?
- 这种结构是否为我的数据提供了更多的语义? 它使我的代码更容易理解吗?
- 此结构会对我的构建大小有多大影响? 这种增加的构建大小值得吗?
为了回答这些问题,我们将比较Tries和Arrays-数组是JavaScript中最常用的Collection结构。
对比的尝试和数组
注意: 各种JavaScript引擎将实现JavaScript规范。 不一样 因此,环境之间的性能结果可能会有所不同。这是我们用来对比Tries和Arrays的标准:
- 性能(运行时间和加载时间)
- 易于使用和可读性
- 构建大小(数组不添加任何额外的代码。我们将分析Trie。)
建立
- 我使用
create-react-app
在React中编写了快速自动完成功能。 看起来是这样的:
- 我使用Josh Jung的
trie-search
作为我的Trie实现。 - 我使用
faker
者生成了10,000个名称集。 我不在乎名称是否唯一。
码
这是自动完成的基本代码。 注意,它不使用任何特定的Collection数据结构。 下面是Trie和Array的实现细节。
这是基于数组的代码:
这是基于TrieSearch的代码:
性能
我在代码中测试了两个地方的性能:
- 将数据项加载到数据结构中。
- 在数据结构中搜索项目。
所有测试均使用Chrome 65.x进行。
加载数据项
使用Trie,您将比数组经历更长的初始化时间。 尝试在O(n * m)时间中初始化。 为了让您有一个实际的认识,平均花费90毫秒将10,000个项目添加到测试代码中的Trie。 这是一次性费用。 可以(即应该)将Trie初始化推迟到页面加载完成之后。最常见的是,您将从数组初始化Trie。 如果需要添加更多数据,则可以手动将项目添加到Trie。
当搜索是应用程序的主要重点之一时,尝试会增加价值。 由于初始化成本高,如果用户搜索量不大,使用Trie可能不适合您的应用程序。
运行
在每个测试中,我在自动完成输入中键入“ Cath”,并测量了搜索花费了多长时间。TrieSearch的表现优于
Array.filter
。 它快了50%。使用方便
如上面的代码示例所示,使用TrieSearch并不比使用Array复杂。 但是,要记住一些差异:
有关使用TrieSearch的更多详细信息,请参阅文档 。
尺寸
TrieSearch最小为7.4kb。 它具有13个依赖项。 整个产品的构建大小约为10kb。 确定这是否会对您的应用程序产生重大影响取决于您。
摘要
当您拥有进行大量搜索的应用程序时,Trie是一种出色的数据结构。 尝试相对容易使用-而且速度很快。
在阵列上使用Trie会降低性能,例如:
- 尝试初始化。 (因此,建议您将Trie的初始化推迟到页面加载之后)。
- 较大的捆束尺寸。
tries 数据结构
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Leetcode208. 实现 Trie (前缀树)
2021-04-14 16:26:11前言 蒟蒻做题。 已有工作 字典树又称单词查找树,Trie树,是一种树形结构,是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计,排序和保存...Trie(发音类似 "try")或者说 前缀树 是一种树形数据结构,用于高效地存储和检.前言
蒟蒻做题。
已有工作
字典树又称单词查找树,Trie树,是一种树形结构,是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计,排序和保存大量的字符串(但不仅限于字符串),所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是:利用字符串的公共前缀来减少查询时间,最大限度地减少无谓的字符串比较,查询效率比哈希树高。
结构如图一所示
图一 字典树结构图
其基本操作有:查找、插入和删除,当然删除操作比较少见。
题目内容
Trie(发音类似 "try")或者说 前缀树 是一种树形数据结构,用于高效地存储和检索字符串数据集中的键。这一数据结构有相当多的应用情景,例如自动补完和拼写检查。
请你实现 Trie 类:
Trie() 初始化前缀树对象。
void insert(String word) 向前缀树中插入字符串 word 。
boolean search(String word) 如果字符串 word 在前缀树中,返回 true(即,在检索之前已经插入);否则,返回 false 。
boolean startsWith(String prefix) 如果之前已经插入的字符串 word 的前缀之一为 prefix ,返回 true ;否则,返回 false 。
示例:
输入
["Trie", "insert", "search", "search", "startsWith", "insert", "search"]
[[], ["apple"], ["apple"], ["app"], ["app"], ["app"], ["app"]]
输出
[null, null, true, false, true, null, true]
解释
Trie trie = new Trie();
trie.insert("apple");
trie.search("apple"); // 返回 True
trie.search("app"); // 返回 False
trie.startsWith("app"); // 返回 True
trie.insert("app");
trie.search("app"); // 返回 True
提示:
1 <= word.length, prefix.length <= 2000
word 和 prefix 仅由小写英文字母组成
insert、search 和 startsWith 调用次数 总计 不超过 3 * 104 次
解题代码
class Trie {
public:
bool vis;
Trie *next[26];
/** Initialize your data structure here. */
Trie() {
vis = false;//当前是否是end
for(int i = 0;i<26;i++)
{
next[i]=NULL;
}
}
/** Inserts a word into the trie. */
void insert(string word) {
int len = word.size();
Trie *p = this;
for(int i = 0;i<len;i++)
{
int id = word[i]-'a';
if(p->next[id]==NULL)
{
p->next[id] = new Trie();
}
p = p->next[id];
}
p->vis=true;
}
/** Returns if the word is in the trie. */
bool search(string word) {
Trie* p = this;
for(int i = 0;i<word.size();i++)
{
int id = word[i]-'a';
if(p->next[id]==NULL)
return false;
else p = p->next[id];
}
return p->vis?true:false;
}
/** Returns if there is any word in the trie that starts with the given prefix. */
bool startsWith(string prefix) {
Trie* p = this;
for(int i = 0;i<prefix.size();i++)
{
int id = prefix[i]-'a';
if(p->next[id]==NULL)
return false;
else p = p->next[id];
}
return p?true:false;
}
};
/**
* Your Trie object will be instantiated and called as such:
* Trie* obj = new Trie();
* obj->insert(word);
* bool param_2 = obj->search(word);
* bool param_3 = obj->startsWith(prefix);
*/
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