1. 题目 给定一个 m x n 二维字符网格 board 和一个字符串单词 word 。如果 word 存在于网格中，返回 true ；否则，返回 false 。 单词必须按照字母顺序，通过相邻的单元格内的字母构成，其中“相邻”单元格是那些水平相邻或垂直相邻的单元格。同一个单元格内的字母不允许被重 ...
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2021-06-29 15:32:31
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https://blog.csdn.net/meifannao789456/article/details/96828656 版权fastjson默认在序列化时是按照字段的字母顺序进行序列化的，这样序列化出来的Json数据中字段的顺序就与类中定义的字段顺序不一致了。默认按字母排序序列化的速度会快一些 ...
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2021-05-24 09:34:18
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一、词频统计： 读文本文件生成RDD lines 将一行一行的文本分割成单词 words flatmap() 全部转换为小写 lower() 去掉长度小于3的单词 filter() 去掉停用词 转换成键值对 map() 统计词频 reduceByKey() 按字母顺序排序 按词频排序 10、结果文件 ...
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2021-04-23 12:06:34
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读文本文件生成RDD lines 将一行一行的文本分割成单词 words flatmap() 全部转换为小写 lower() 去掉长度小于3的单词 filter() 去掉停用词 转换成键值对 map() 统计词频 reduceByKey() 按字母顺序排序 sortBy(f) 按词频排序 sortB ...
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2021-04-21 12:03:05
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一、词频统计： 1.读文本文件生成RDD lines 2.将一行一行的文本分割成单词 words flatmap() 3.全部转换为小写 lower() 4.去掉长度小于3的单词 filter() 5.去掉停用词 6.转换成键值对 map() 7.统计词频 reduceByKey() 8.按字母顺序 ...
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2021-04-20 15:35:56
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一、词频统计： 1.读文本文件生成RDD lines 2.将一行一行的文本分割成单词 words flatmap() 3.全部转换为小写 lower() 4.去掉长度小于3的单词 filter() 5.去掉停用词 6.转换成键值对 map() 7.统计词频 reduceByKey() 8.按字母顺序 ...
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2021-04-20 15:35:16
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1.读文本文件生成RDD lines 2.将一行一行的文本分割成单词 words flatmap() 3.全部转换为小写 lower() 4.去掉长度小于3的单词 filter() 5.去掉停用词 6.转换成键值对 map() 7.统计词频 reduceByKey() 8.按字母顺序排序 sortB ...
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2021-04-20 15:17:39
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题目描述 给定一个 m x n 二维字符网格 board 和一个字符串单词 word 。如果 word 存在于网格中，返回 true ；否则，返回 false 。 单词必须按照字母顺序，通过相邻的单元格内的字母构成，其中“相邻”单元格是那些水平相邻或垂直相邻的单元格。同一个单元格内的字母不允许被重复 ...
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2021-04-14 11:52:42
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聚簇(或者叫做聚集，cluster)索引和非聚簇索引。 字典的拼音目录就是聚簇(cluster)索引，笔画目录就是非聚簇索引。这样查询“G到M的汉字”就非常快，而查询“6划到8划的字”则慢。聚簇索引是一种特殊索引，它使数据按照索引的排序顺序存放表中。聚簇索引类似于字典，即所有词条在字典中都以字母顺序 ...
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2020-10-07 20:30:29
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给定一个二维网格和一个单词，找出该单词是否存在于网格中。 单词必须按照字母顺序，通过相邻的单元格内的字母构成，其中“相邻”单元格是那些水平相邻或垂直相邻的单元格。同一个单元格内的字母不允许被重复使用。 示例: board = [ ['A','B','C','E'], ['S','F','C','S' ...
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2020-09-18 02:05:24
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