1.VBA实例：字典的字典字典详解与使用
2.PyYAML官方教程
3.jieba源码解析（一）——中文分词
4.C#浅析C# Dictionary实现原理
VBA实例：字典的详解与使用
欢迎大家来到Excel小火箭的分享，我们今天来探讨VBA中字典的源码源码使用。
字典是下载下载一种存储键值对的数据结构，用于临时保存数据信息，手机是字典字典VBA进阶中不可或缺的工具。我们可以通过循环记录键值，源码源码人脸检测登录系统源码若字典中已存在键，下载下载则会自动覆盖。手机字典的字典字典定义简洁明了，一对一的源码源码不重复数据是其核心。
假设我们想要从销售表中获取客户信息，下载下载包括客户（唯一值）与存在多次消费的手机客户（重复项），字典的字典字典特长就是记录一对一的结果，即每个键值对应一个项。源码源码通过循环，下载下载我们能够记录键值，若字典中已存在键，则会自动覆盖。
让我们通过代码实现这一过程，回复“小火箭”，获取源代码。
字典计数与求和逻辑简单，与公式结合使用可以高效完成。代码示例已在文中提供，您可以根据需要进行替换。
字典有多种属性和方法，整合优化指标源码常用的有Count、Key、Item、Exists、Keys、Items等。键值Key具有唯一性，不存在重复值。Key与Item成对出现，通过Key可以查找到对应的Item，Item可以存在重复。通过dOnly.addarrData(i, 1),""可以将键值存入字典，dOnly(arrData(i, 1)) = ""则是同义表达。键值Key与项Item的逻辑关系在这里体现得淋漓尽致。
判断字典中是否存在键值、获取键值数量、遍历字典等操作，都能通过字典的方法轻松实现。我们还可以通过一维数组形式存取键值与项，转置提取至单元格中。
声明字典需要先引用对象再使用，后期绑定是较为常用的方式。前期绑定有对象和属性的提示，但在未勾选引用的电脑上无法运行。个人更偏好后期绑定方式。春天还会源码出自
总结来说，字典的使用在VBA中相当广泛，只需稍加练习，就能熟练掌握。希望这篇文章对您有所帮助，如果有任何疑问或建议，请随时留言，感谢您的关注！
再次提醒，回复“小火箭”获取源代码，祝您学习愉快！
PyYAML官方教程
PyYAML是Python的一个YAML解析器和发射器。
安装
简单安装，从源代码安装，请下载源代码包PyYAML-5.1.tar.gz并进行解压。转到目录PyYAML-5.1，运行安装命令。若需使用比纯Python版本快的LibYAML绑定，则需下载并安装 LibYAML。运行安装命令以使用基于LibYAML的解析器和发射器。注意，纯Python和基于LibYAML的解析器和发射器之间存在细微差异。
常见问题解答
未正确转储的词典没有嵌套集合。这是正确的输出，尽管嵌套映射的bycode码支付源码样式不同。默认情况下，PyYAML选择集合的样式，如果集合具有嵌套集合则为块样式，否则为流样式。若希望始终以块样式序列化集合，请将dump（）的参数default_flow_style设置为False。
Python 3支持从3.版本开始，PyYAML和LibYAML绑定为Python3提供完整支持。这是PyYAML API在Python 2和Python 3版本之间的差异的简短概述。
教程
从导入yaml包开始。加载YAML使用yaml.load或yaml.safe_load函数。yaml.load将YAML文档转换为Python对象。yaml.safe_load限制了构造任意Python对象的能力，仅允许简单的Python对象如整数或列表。python对象可以被标记为安全，以便被yaml.safe_load识别。导出YAML使用yaml.dump函数。pyyaml支持多种关键字参数以指定发射器的格式细节。
Constructors, representers, resolvers
定义应用程序特定标签。最简单的方法是定义yaml.YAMLObject的子类。yaml.YAMLObject使用元类魔术注册Constructors和Representers。如果你不想使用元类，可以使用函数yaml.add_constructor和yaml.add_represent注册Constructors和Representers。例如，为Dice类添加一个Constructor和一个Representer。各种网站的源码
YAML语法
YAML语法介绍在YAML规范的第2章。查看YAML cookbook，专注于Ruby实现，并使用旧的YAML1.0语法。在这里，将介绍最常见的YAML构造以及相应的Python对象。文档是零个或多个文档的集合。Block序列和Block映射分别由-和：表示。Flow集合语法与Python中列表和字典构造函数的语法相似。标量有5种样式：plain、单引号、双引号、literal和折叠。
Aliases别名
使用YAML表示任意图形结构的对象。需要从文档的不同部分引用同一对象时，使用锚点和别名。PyYAML现在完全支持递归对象。
Tags标签
用于表示YAML节点的类型。标准YAML标签定义于yaml.org/type/index.htm...。标签可能是隐含的或显式的。没有显式定义标记的plain标量受到隐式标记解析的约束。
YAML标记和Python类型
下表描述了如何将具有不同标记的节点转换为Python对象。在Python 3中，str对象被转换为!!str标量、bytes对象被转换为!!binary标量。出于兼容性原因，标记!!python/str和!!python/unicode仍然受支持，并转换为str对象。为了表示静态Python对象，使用复杂的!!python/name标记。例如，函数yaml.dump表示为!python/name:yaml.dump。类似地，模块使用标记表示!python/module。
jieba源码解析（一）——中文分词
全模式解析：
全模式下的中文分词通过构建字典树和DAG实现。首先加载字典，字典树中记录词频，例如词"不拘一格"在字典树中表示为{ "不" : 0, "不拘" : 0, "不拘一" : 0, "不拘一格" : freq}。接着构造DAG，表示连续词段的起始位置。例如句子'我来到北京清华大学'，分词过程如下：
1. '我'：字典树中key=0，尝试'我来'，不在字典，结束位置0寻找可能的分词，DAG为 { 0:[0]}。
2. '来'：字典树中key=1，尝试'来到'，在字典，继续尝试'来到北'，不在字典，结束位置1寻找可能的分词，DAG为 { 0:[0], 1:[1]}。
3. '到'：字典树中key=2，尝试'来到北'，不在字典，结束位置2寻找可能的分词，DAG为 { 0:[0], 1:[1], 2:[2]}。
4. 以此类推，最终形成所有可能分词结果：我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学。
全模式的关键代码涉及字典树和DAG的构建与使用。
精确模式与HMM模式解析：
精确模式与HMM模式对句子'我来到北京清华大学'的分词结果分别为：
精确模式：'我'/'来到'/'北京'/'清华大学'
HMM模式：'我'/'来到'/'了'/'北京'/'清华大学'
HMM模式解决了发现新词的问题。解析过程分为三个步骤：
1. 生成所有可能的分词。
2. 生成每个key认为最好的分词。
3. 按照步骤2的方式对每个key的结果从前面向后组合，注意判断单字与下个单字是否可以组成新词。
最后，解析结果为：我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学
HMM模式中的Viterbi算法在jieba中用于发现新词。算法通过统计和概率计算，实现新词的发现与分词。
具体应用中，HMM模型包含五个元素：隐含状态、可观测状态、初始状态概率矩阵、隐含状态转移概率矩阵、观测状态转移概率矩阵。模型利用这些元素实现状态预测与概率计算，进而实现中文分词与新词发现。
在Viterbi算法中，重要的是理解隐含状态、可观测状态、转移概率矩阵之间的关系，以及如何利用这些信息进行状态预测和概率计算。具体实现细节在代码中体现，包括字典树构建、DAG构造、概率矩阵应用等。
C#浅析C# Dictionary实现原理
在探索新领域时，往往急于求成，依赖网络答案和他人指导，忽视了独立思考与总结的重要性。我作为一位使用C#两三年的开发者，最近被问及C#字典的基本实现原理，这促使我反思自己的学习方法。字典这种看似日常使用的工具，其实隐藏着不少底层架构的奥秘。本文将带你一起学习C#字典的源码，深入理解字典实现的细节。
我们从源码出发，解析C#字典的核心组件与操作流程。字典内部主要有两个关键数据结构：桶（buckets）和项（entries）。桶用于存储碰撞后的元素，entries则存放实际的键值对。字典在创建时，会根据需要选择一个大于字典容量的最小质数作为桶的数量，从而为元素提供稳定的位置。
在字典的添加操作中，我们通过哈希算法计算键的哈希值，以此定位到桶的位置，并在桶内的entries数组中找到合适的位置存放新元素。当桶内已存在元素时，字典会通过链接方式（如链表）处理碰撞，确保元素不会丢失。字典在添加元素时会自动管理内存，利用空闲链表（FreeList）来优化空间使用，减少内存分配的开销。
删除操作则更为直接，通过哈希算法找到元素所在的位置，并从链表中移除。字典在删除元素后会利用空闲链表，将被删除的元素链接到链表的末尾，以便在后续添加元素时优先利用这些空闲资源。
当字典的容量达到预设阈值或桶内元素过多导致性能下降时，字典会触发扩容操作。此时，字典会创建新的桶和entries数组，将原有元素重新分布，以保持良好的性能。扩容的过程需要仔细考虑桶的数量和大小，以避免过度分配或频繁调整带来的性能损耗。
在字典的实现中，有两样关键的算法不容忽视：哈希算法和桶算法。哈希算法负责将键映射到桶的位置，而桶算法则通过链表或其他方式解决元素碰撞问题。通过理解这些算法的工作原理，我们可以更加深入地掌握字典的内部运作机制，从而在实际开发中做出更加高效和灵活的决策。
总结而言，C#字典的实现是一个巧妙结合了数据结构和算法优化的过程。通过源码学习，我们可以清晰地看到字典如何在添加、删除、扩容等操作中保持高效和灵活。深入理解这些细节不仅有助于提升我们的编程能力，还能在后续项目中做出更加精妙的设计决策。
