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2024-11-07 18:10:50 来源:队伤源码 分类:探索

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

字典源码下载_字典源码下载手机版

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,源码源码股神指点源码指标公式若字典中已存在键,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,售卖源码的源码常用的有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。php源码悟空源码

       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730源码930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。跑腿源码 好源码

       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。

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