翻出google測试project师的一道题目: 设计一个函数,不论什么语言都能够,实现下面功能: 一个句子,将句子中的单词所有倒排过来,但单词的字母顺序不变.eg.  this is a real world输出结果为:world real a is this 笔者用Python实现例如以下: #! /usr/bin/env python # -* -coding:utf-8-*- def str_reverse(str): str_dst =str.split()[A1] str_dst.r

28:单词倒排 总时间限制:  1000ms 内存限制:  65536kB 描述 编写程序,读入一行英文(只包含字母和空格,单词间以单个空格分隔),将所有单词的顺序倒排并输出,依然以单个空格分隔. 输入 输入为一个字符串(字符串长度至多为100). 输出 输出为按要求排序后的字符串. 样例输入 I am a student 样例输出 student a am I 思路: 大模拟: 来,上代码: #include<cstdio> #include<string> #include&l

/*================================================== 单词倒排 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 描述 编写程序,读入一段英文(英文中不包含标点), 将所有单词的顺序倒排并输出,其中单词以空格分隔. 输入 输入为一个字符串(字符串长度最大为100) 输出 输出为按要求排续后的字符串 样例输入 I am a student 样例输出 student a am I 注:这个代码是覃宗华写的. =================

描述: 编写程序,读入一行英文(只包含字母和空格,单词间以单个空格分隔),将所有单词的顺序倒排并输出,依然以单个空格分隔. 输入输入为一个字符串(字符串长度至多为100).输出输出为按要求排续后的字符串. 样例输入 I am a student 样例输出 student a am I思路:首先把字符串先反转,从前往后扫,遇到空格处理一下单词,要特别注意:最后一个单词不同于其他单词,要单独处理!代码如下(本代码来自我的老师:http://www.cnblogs.com/huashanqingzhu

题目描述:对字符串中的所有单词进行倒排. 说明: 1.每个单词是以26个大写或小写英文字母构成,可以用一个“-”中连接线连接单词两部分表示一个单词,但是仅限一个“-”,出现两个“--”则为非构成单词的字符: 2.非构成单词的字符均视为单词间隔符: 3.要求倒排后的单词间隔符以一个空格表示:如果原字符串中相邻单词间有多个间隔符时,倒排转换后也只允许出现一个空格间隔符: 4.每个单词最长20个字母: 5.输出字符串,否则输出-1. 样例输入: i*&* am--a good-student 样例输出

题目描述:对字符串中的所有单词进行倒排. 说明: 1.每个单词是以26个大写或小写英文字母构成: 2.非构成单词的字符均视为单词间隔符: 3.要求倒排后的单词间隔符以一个空格表示:如果原字符串中相邻单词间有多个间隔符时,倒排转换后也只允许出现一个空格间隔符: 4.每个单词最长20个字母: 输入描述:输入一行以空格来分隔的句子 输出描述:输出句子的逆序 输入例子:I am a student 输出例子:student a am I 注意: 非构成单词的字符均视为单词间隔符-->split("

/*====================================================================== 1205 单词翻转 题目描述 Description 给出一个英语句子,希望你把句子里的单词顺序都翻转过来 输入描述 Input Description 输入包括一个英语句子. 输出描述 Output Description 按单词的顺序把单词倒序输出 样例输入 Sample Input I love you 样例输出 Sample Output yo

本文说明:除开ES,Solr,sphinx系列的其他开源搜索引擎汇总于此.   A search engine based on Node.js and LevelDB A persistent, network resilient, full text search library for the browser and Node.js https://github.com/fergiemcdowall/norch https://github.com/fergiemcdowall/searc

searcher.IndexDocument(0, types.DocumentIndexData{Content: "此次百度收购将成中国互联网最大并购"}) engine.go中的源码实现: // 将文档加入索引 // // 输入参数: // docId 标识文档编号,必须唯一 // data 见DocumentIndexData注释 // // 注意: // 1. 这个函数是线程安全的,请尽可能并发调用以提高索引速度 // 2. 这个函数调用是非同步的,也就是说在函数返回时有可能

package String; import java.util.Stack;import java.util.StringTokenizer; public class StringReverse { /** * @param args */ public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated method stub String s="hello world!"; method(s);  //适用于英文短句

1. 定长编码 最容易想到的方式就是常用的普通二进制编码,每个数值占用的长度相同,都占用最大的数值所占用的位数,如图所示. 这里有一个文档ID列表,254,507,756,1007,如果按照二进制定长编码,需要按照最大值1007所占用的位数10位进行编码,每个数字都占用10位. 和词典的格式设计中顺序列表方式遇到的问题一样,首先的问题就是空间的浪费,本来254这个数值8位就能表示,非得也用上10位.另外一个问题是随着索引文档的增多,谁也不知道最长需要多少位才够用. 2. 差值(D-gap)编码

深入浅出搜索架构引擎.方案与细节(上) 2017-02-14 23:55 58沈剑0  20  阅读 131 一.缘起 <100亿数据1万属性数据架构设计>文章发布后,不少朋友对58同城自研搜索引擎E-search比较感兴趣,故专门撰文体系化的聊聊搜索引擎,从宏观到细节,希望把逻辑关系讲清楚,内容比较多,分上下两期. 主要内容如下,本篇(上)会重点介绍前三章: (1)全网搜索引擎架构与流程 (2)站内搜索引擎架构与流程 (3)搜索原理.流程与核心数据结构 (4)流量数据量由小到大,搜索方案与架

原始数据:835MB ES 设置了_source _all disabled 且设置了仅仅存docs倒排Wed Feb 22 11:58:27 CST 2017Before size:1 /home/bone/elasticsearch-2.4.1/data/OK, waiting...0After size:435 /home/bone/elasticsearch-2.4.1/data/Wed Feb 22 11:59:43 CST 2017done 不做任何压缩:Wed Feb 22 14:

之前一直想读这篇,今天读了一下,颇有收获: 1.对文档按相似term聚类之后,delta较小,能够提高压缩率(similarity graph) 1.GPU一般能够有几百个核,有shared memory和global memory,shared memory相当于寄存器的速度,global memory速度较慢 2.有序数组上的搜索算法除了binary search还有interplation search(插值搜索),平均复杂度是O(loglogn),但memory access是binar

转自:http://www.cnblogs.com/forfuture1978/archive/2010/02/02/1661436.html 4.2. 反向信息 反向信息是索引文件的核心,也即反向索引. 反向索引包括两部分,左面是词典(Term Dictionary),右面是倒排表(Posting List). 在Lucene中,这两部分是分文件存储的,词典是存储在tii,tis中的,倒排表又包括两部分,一部分是文档号及词频,保存在frq中,一部分是词的位置信息,保存在prx中. Term D

Lucene实现倒排表没有使用bitmap,为了效率,lucene使用了一些策略,具体如下:1. 使用FST保存词典,FST可以实现快速的Seek,这种结构在当查询可以表达成自动机时(PrefixQuery.FuzzyQuery.RegexpQuery等)效率很高.(可以理解成自动机取交集)此种场景主要用在对Query进行rewrite的时候.2. FST可以表达出Term倒排表所在的文件偏移.3. 倒排表使用SkipList结构.从上面的讨论可知,求倒排表的交集.并集.差集需要各种SeekTo

4.1.2. 域(Field)的元数据信息(.fnm) 一个段(Segment)包含多个域,每个域都有一些元数据信息,保存在.fnm文件中,.fnm文件的格式如下: FNMVersion 是fnm文件的版本号,对于Lucene 2.9为-2 FieldsCount 域的数目 一个数组的域(Fields) FieldName:域名,如"title","modified","content"等. FieldBits:一系列标志位,表明对此域的索引方式

目前特征向量的比对加速优化能极大缩短比对耗时,改善用户体验. 优化的途径主要有两种,一是使用指令集(SSE,AVX)加速运算.二是使用ANN替代暴力搜索. 乘积量化和倒排索引组合是ANN中效果较好且实用的一种.总体框架分为线下训练字典,线上比对搜索两部分,如下图所示: 相关论文如下: 1.Hervé Jégou, Douze M , Schmid C . Product Quantization for Nearest Neighbor Search[J]. IEEE Transactions

转自:http://github.tiankonguse.com/blog/2014/12/03/sphinx-token-inverted-sort.html 外部排序 现在我们的背景是有16个已经排序的数据存在磁盘上.由于数据量很大,我们不能一次性全部读进来. 我们的目标是依次挑出最小的hit,然后交给索引引擎处理. sphinx 使用了 CSphHitQueue 这个数据结构. CSphHitQueue 你猜是什么? 队列? 恭喜你,猜错了.CSphHitQueue 是一个最小堆.且堆的最

用python写了个快排,第一次发现python居然可以这么简洁. def quicksort(arr): if len(arr) <= 1: return arr pivot = arr[len(arr)//2] left = [x for x in arr if x<pivot] middle = [x for x in arr if x==pivot] right = [x for x in arr if x>pivot] return quicksort(left) + midd