一.汉字编码的种类 汉字编码中现在主要用到的有三类,包括GBK,GB2312和Big5. 1.GB2312又称国标码,由国家标准总局发布,1981年5月1日实施,通行于大陆.新加坡等地也使用此编码.它是一个简化字的编码规范,当然也包括其他的符号.字母.日文假名等,共7445个图形字符,其中汉字占6763个.我们平时说6768个汉字,实际上里边有5个编码为空白,所以总共有6763个汉字. GB2312规定“对任意一个图形字符都采用两个字节表示,每个字节均采用七位编码表示”,习惯上称第一个字节为“高…

在研究MonetDB时深入的学习了hash算法,看了作者的文章很有感触,所以转发,希望能够使更多人受益! 十一.从头到尾彻底解析Hash 表算法 作者:July.wuliming.pkuoliver  出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v.  说明:本文分为三部分内容,    第一部分为一道百度面试题Top K算法的详解:第二部分为关于Hash表算法的详细阐述:第三部分为打造一个最快的Hash表算法.----------------------------------…

千万别! 非常多人这样说,也包括我. Linux内核早就把HASH路由表去掉了.如今就仅仅剩下TRIE了,只是我还是希望就这两种数据结构展开一些形而上的讨论. 1.hash和trie/radix hash和tire事实上是能够统一在一起的.具有同样hash值的多个项具有一个共同的特征,这个特征怎么提取呢?无疑这就是hash函数的工作.而trie树(或者radix树,管它呢)的一棵子树也有共同的特征,这个特征怎么提取呢?无疑这就是该子树根节点的父节点指示的某些bits在这棵子树的每个节点都具有同样…

算法任务: 1. 给定一个文件,统计这个文件中所有字符的相对频率(相对频率就是这些字符出现的概率——该字符出现次数除以字符总个数,并计算该文件的熵). 2. 给定另外一个文件,按上述同样的方法计算字符分布的概率,然后计算两个文件中的字符分布的KL距离. (熵和KL距离都是NLP自然语言处理中术语,仅仅是涉及到一两个公式而已,不影响您对代码的理解,so just try!) 说明: 1. 给定的文件可以是两个中文文件或两个英文文件,也可以是两个中英文混合文件.对于中文,计算字符,对于英文,计算词.…

1,没别的,像这种没有规则的转化,我们首先需要一个字典文件,字典文件的完整度,决定了转化的成功率与精确度 2,笔者收集了较为完整的字典文件,已上传到博客园,欢迎补充  =>  https://blog-static.cnblogs.com/files/lovling/pinyin.dict.js 这个地址可以直接用 script 标签引入,但是博客园经常抽风,是不是的访问不到,推荐使用时还是在浏览器打开,拷贝到本地在引入使用 3,借助字典,编写程序进行匹配转化,代码如下,注释写的不是很详细,不过…

一.String操作 String操作,redis中的String在在内存中按照一个name对应一个value来存储.如图: set(name,value,ex=None,px=None,nx=False,xx=False) 在Redis中设置值,默认,不存在则创建,存在则修改 参数: ex,过期时间(秒) px,过期时间(毫秒) nx,如果设置为True,则只有name不存在时,当前set操作才执行,值存在,就修改不了,执行没效果 xx,如果设置为True,则只有name存在时,当前set操作…

python利用Trie(前缀树)实现搜索引擎中关键字输入提示(学习Hash Trie和Double-array Trie) 主要包括两部分内容:(1)利用python中的dict实现Trie:(2)按照darts-java的方法做python的实现Double-array Trie 比较:(1)的实现相对简单,但在词典较大时,时间复杂度较高(2)Double-array Trie是Trie高效实现,时间复杂度达到O(n),但是实现相对较难 最近遇到一个问题,希望对地名检索时,根据用户的输入,实…

最近开发项目中遇到一个这样的问题,注册和登录时需要对信息MD5加密生成一个Token传给后台, 后台会对信息进行比较加密是否相同,才表示你登录或者注册成功,所以,IOS和Android两个平台的token值就要相同了. 我第一次做的时候注册或者登录时输入英文注册就没问题,但是输入中文时,和IOS的签名就不一样了,就不能注册和登录了. MD5简介: Message Digest Algorithm MD5(中文名为消息摘要算法第五版)为计算机安全领域广泛使用的一种散列函数,用以提供消息的完整性保护…

浏览器会在跳转时,先将汉字编译成 Unicode,然后跳转,导致hash值改变两次,相当于history 中 加入了两次URL …

网上有很多说自己整理的汉字转拼音是完美的,但使用后才发现都是半吊的瓶子,问题多多. 常见的生僻字,或多音字识别,转换后简直让人感觉可怕. 主流的转换有三种:hash匹配,Npinyin,微软PinYinConverter. 但单用这三个,都没法做到完美,为什么没人考虑融合呢? 我的方案:Npinyin+微软PinYinConverter(首选Npinyin) 微软PinYinConverter 为什么:微软PinYinConverter很强大,但在多音字面前,犯了传统的错误,按拼音字母排序.如[…