问题内容: 我想知道是否有任何Python库可以进行模糊文本搜索。例如: 我有三个关键字 “ letter” , “ stamp” 和 “ mail” 。 我想要一个功能来检查这三个词是否在同一段落(或一定距离,一页)内。 另外,这些词必须保持相同的顺序。在这三个词之间出现其他词也很好。 我已经尝试过解决不了我的问题。另一个库看起来很强大,但是我找不到合适的功能… 问题答案: {1} 您可以在中执
问题内容: 我正在尝试使用JavaScript中的两个字符串进行不区分大小写的搜索。 通常情况如下: 该标志将不区分大小写。 但是我需要搜索第二个字符串。没有标志,它可以完美地工作: 如果我在上面的示例中添加标志,它将搜索searchstring而不是变量“ searchstring”中的内容(下一个示例不起作用): 我该如何实现? 问题答案: 是的,使用而不是。调用的结果将返回匹配自身的实际字符
假设在创建索引时,我没有为此设置任何副本,如果我使用update settings API进行更新,并且将副本状态更改为1。如果我有2个节点,那么应该在第二个节点上创建副本,因为在主节点侧,由于集群状态显示黄色,碎片没有分配给node2,所以不会创建副本,即使我们将副本启用为1。 请分享为什么副本碎片没有分配到Node2? 但在集群启动时,节点显示它们检测到并相互连接。
如何计算弹性搜索服务器磁盘空间,每天4TB日志需要多少节点。 需要多少磁盘空间存储在弹性搜索索引中? 如何计算节点数? 索引是否压缩? 在LogStash的行格式中存储10G日志需要多少磁盘空间? 索引是否压缩? 如果节点配置为使用5个碎片,则以下是真还是假,以及为什么 存储10G日志需要50G磁盘空间来存储5个分片节点吗?
它们在ES术语表中没有提及。 它们与其他ES实体(碎片/节点/索引)的关系是什么?
VSCode中是否有任何与CTRL R类似的功能?
我有一个严格按递减顺序排序的数组和一个元素;我想找到数组中最大元素的索引,该元素小于val(如果val已经存在,则为相等),并且我想在时间内完成此操作。和执行upper_bound()不是一个选项。 例如,如果数组为{10,5,3,1}而val为6,则函数应返回1。 我对迭代器是个新手,尝试过在upper_bound()中添加比较函数来使其工作,但失败了。我该怎么处理这件事。 注意:我检查了类似的
我最近尝试使用JSoup来解析HTML文档,我在JSoup上做了一遍turrorious,发现select-Method可能就是我要找的。 我试图完成的是找到html文档中拥有某个类的所有元素。为了测试这一点,我在amazon的网页上尝试了这一点(想法:找到所有有特定优惠的交易)。 因此,我检查了web页面,看看正在使用哪些类和ID,然后尝试将其集成到一个小代码段中。在本例中,我找到了follwi
有没有办法让打字稿编译器在给定的目录中搜索声明文件?类似于C的INCLUDE_PATH。
本文向大家介绍什么是深度优先搜索?相关面试题,主要包含被问及什么是深度优先搜索?时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 如算法名称那样,深度优先搜索所遵循的搜索策略是尽可能“深”地搜索树。它的基本思想是:为了求得问题的解,先选择某一种可能情况向前(子结点)探索,在探索过程中,一旦发现原来的选择不符合要求,就回溯至父亲结点重新选择另一结点,继续向前探索,如此反复进行,直至求得最优解。深度优先搜索
本文向大家介绍什么是广度优先搜索?相关面试题,主要包含被问及什么是广度优先搜索?时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 类似树的按层遍历,其过程为:首先访问初始点Vi,并将其标记为已访问过,接着访问Vi的所有未被访问过可到达的邻接点Vi1、Vi2……Vit,并均标记为已访问过,然后再按照Vi1、Vi2……Vit的次序,访问每一个顶点的所有未被访问过的邻接点,并均标记为已访问过,依此类推,直到图
深度优先搜索的一般运行时间如下。 dfs 中的循环都在 $$O(V)$$ 中运行,不计入dfsvisit 中发生的情况,因为它们对图中的每个顶点执行一次。 在dfsvisit 中,对当前顶点的邻接表中的每个边执行一次循环。 由于只有当顶点为白色时,dfsvisit 才被递归调用,所以循环对图中的每个边或 $$O(E)$$ 执行最多一次。 因此,深度优先搜索的总时间是 $$O(V + E)$$。
骑士之旅是深度优先搜索的特殊情况,其目的是创建最深的第一棵树,没有任何分支。更一般的深度优先搜索实际上更容易。它的目标是尽可能深的搜索,在图中连接尽可能多的节点,并在必要时创建分支。 甚至可能的是,深度优先搜索将创建多于一个树。当深度优先搜索算法创建一组树时,我们称之为深度优先森林。与广度优先搜索一样,我们的深度优先搜索使用前导链接来构造树。此外,深度优先搜索将在顶点类中使用两个附加的实例变量。新
在继续使用其他图算法之前,让我们分析广度优先搜索算法的运行时性能。首先要观察的是,对于图中的每个顶点 $$|V|$$ 最多执行一次 while 循环。因为一个顶点必须是白色,才能被检查和添加到队列。这给出了用于 while 循环的 $$O(V)$$。嵌套在 while 内部的 for 循环对于图中的每个边执行最多一次,$$|E|$$。原因是每个顶点最多被出列一次,并且仅当节点 u 出队时,我们才检
通过构建图,我们现在可以将注意力转向我们将使用的算法来找到字梯问题的最短解。我们将使用的图算法称为“宽度优先搜索”算法。宽度优先搜索(BFS)是用于搜索图的最简单的算法之一。它也作为几个其他重要的图算法的原型,我们将在以后研究。 给定图 G 和起始顶点 s,广度优先搜索通过探索图中的边以找到 G 中的所有顶点,其中存在从 s 开始的路径。通过广度优先搜索,它找到和 s 相距 k 的所有顶点,然后找