Champernowne 字串生成涉及數學計算與字串操作,需有效處理數字位數增長與索引定位。字串合併演算法則需考量母音分佈與字串切片,以達成特定合併規則。自動糾錯功能仰賴鍵盤距離計算與字串比對,以找出最接近的正確單字。西班牙語動詞變位則需根據語法規則,靈活運用字典儲存與字串拼接技術。這些技術在實際應用中,能有效提升文書處理效率與準確性,是程式開發者不可或缺的技能。
5.7 Champernowne 字串實作與解析
Champernowne 字串是一個由自然數序列組成的字串,例如「123456789101112…」。給定一個索引n,任務是傳回該索引對應的字元。
程式碼實作
def Champernowne_Word(n):
d = 0
p_i = 0
p_n = 0
w = 9
while n >= p_i + w * (d + 1):
p_i += w * (d + 1)
d += 1
p_n += w
w *= 10
p = (n - p_i) // (d + 1)
num = p_n + p + 1
return str(num)[(n - p_i) % (d + 1)]
內容解密:
- 變數初始化:初始化變數
d(數字位數)、p_i(已處理的索引)、p_n(已處理的數字數量)和w(當前位數的數字數量)。 while迴圈:用於找到索引n所在的數字位數和具體數字。- 計算索引:根據n和已處理的索引,計算出具體的數字和該數字中的哪一位對應於索引n。
- 傳回結果:將計算出的數字轉換為字串,並傳回對應於索引n的字元。
這些挑戰展示了在不同場景下如何運用程式設計技巧和演算法最佳化來解決實際問題。透過深入理解這些技術,我們可以更好地應對複雜的程式設計任務。
將兩個字串結合成一個新字串的函式實作
本章節將介紹如何根據特定規則將兩個輸入字串結合成一個新的字串。該規則根據輸入字串中母音的分佈情況進行不同的處理。
演算法概述
- 首先,定義母音集合
vowels = 'aeiou'。 - 分別對兩個輸入字串
first_word和second_word進行處理,找出其中連續的母音並記錄其索引。 - 根據
first_word中母音的分佈情況,決定保留該字串的哪一部分:- 如果
first_word中沒有連續的母音,則保留整個first_word。 - 如果
first_word中只有一組連續的母音,則保留到第一個母音之前的所有字元。 - 如果
first_word中有多組連續的母音,則保留到倒數第二組母音之前的所有字元。
- 如果
- 對
second_word,則從第一個母音開始保留到字串的結尾。 - 將處理後的兩部分字串拼接起來,形成最終的輸出結果。
程式碼實作
def combine_strings_into_one(first_word, second_word):
vowels = 'aeiou'
# 提取 first_word 中的連續母音索引
first_vowel_groups = []
for i in range(len(first_word)):
if first_word[i] in vowels:
if i > 0 and first_word[i-1] in vowels:
first_vowel_groups[-1].append(i)
else:
first_vowel_groups.append([i])
# 提取 second_word 中的連續母音索引
second_vowel_groups = []
for i in range(len(second_word)):
if second_word[i] in vowels:
if i > 0 and second_word[i-1] in vowels:
second_vowel_groups[-1].append(i)
else:
second_vowel_groups.append([i])
# 決定 first_word 的保留部分
if len(first_vowel_groups) == 0:
fw_segment = first_word
elif len(first_vowel_groups) == 1:
fw_segment = first_word[:first_vowel_groups[0][0]]
else:
fw_segment = first_word[:first_vowel_groups[-2][0]]
# 決定 second_word 的保留部分,從第一個母音開始
sw_segment = second_word[second_vowel_groups[0][0]:]
return fw_segment + sw_segment
程式碼解密:
- 定義函式和變數:首先定義了一個函式
combine_strings_into_one,它接受兩個引數first_word和second_word。變數vowels被設定為包含所有小寫母音字母的字串,用於後續判斷字元是否為母音。 - 提取連續母音索引:對
first_word和second_word分別進行遍歷,檢查每個字元是否為母音。如果是,則根據前一個字元是否為母音來決定是將當前索引加入現有的子列表還是建立一個新的子列表。這樣就能夠記錄下每個字串中連續母音的分佈情況。 - 決定保留部分:根據
first_word中連續母音組的數量,決定保留該字串的哪一部分。如果沒有連續母音,則保留整個字串;如果只有一組,則保留到第一個母音之前;如果有多組,則保留到倒數第二組母音之前。對於second_word,則是從第一個母音開始保留到字串結尾。 - 拼接結果:最後,將處理後的
first_word和second_word的部分拼接起來,傳回結果。
自動糾正單字功能實作
在進行文書處理時,自動糾正功能是一項重要的技術。本章節將探討如何利用演算法實作單字的自動糾正。
5.10 自動糾正單字(Auto-Correcter Word)
自動糾正單字的技術有多種實作方法,其中最廣泛使用的是關鍵字距離(keyword distance)。此方法根據鍵盤上字母的鄰近關係,計算輸入單字與正確單字之間的距離,並將輸入單字替換為距離最小的正確單字。
演算法
給定一個輸入單字 word 和一個單字列表 words,演算法逐一檢查 words 中的每個單字 w 是否與 word 具有相同的長度。如果相同,則計算 w 和 word 之間的 QWERTY 鍵盤距離,並將距離總和儲存起來。最後,傳回 words 中與 word 距離最小的單字。
Python 程式碼實作
def keyword_distance():
# 定義 QWERTY 鍵盤佈局
top = {c: (0, i) for (i, c) in enumerate("qwertyuiop")}
mid = {c: (1, i) for (i, c) in enumerate("asdfghjkl")}
bot = {c: (2, i) for (i, c) in enumerate("zxcvbnm")}
keys = {**top, **mid, **bot}
dist = {}
lows = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"
# 計算任意兩個字母之間的距離
for cc1 in lows:
for cc2 in lows:
(r1, c1) = keys[cc1]
(r2, c2) = keys[cc2]
dist[(cc1, cc2)] = (abs(r2 - r1) + abs(c2 - c1)) ** 2
return dist
dist = keyword_distance()
def ds(c1, c2):
# 傳回兩個字母之間的預先計算距離
return dist[(c1, c2)]
def autocorrect_word(words, word):
# 提取與輸入單字長度相同的單字
dists = {x.strip(): 0 for x in words if len(x) == len(word)}
for w in dists.keys():
storage = []
for i in range(len(word)):
# 計算當前單字與輸入單字之間的距離
storage.append(ds(w[i], word[i]))
dists[w] = sum(storage)
# 傳回距離最小的單字
return min(dists, key=dists.get)
內容解密:
keyword_distance函式:此函式定義了 QWERTY 鍵盤的佈局,並計算任意兩個字母之間的距離,將結果儲存在dist字典中,以供後續使用。ds函式:該函式用於傳回兩個字母之間的預先計算距離,簡化了距離計算的過程。autocorrect_word函式:此函式實作了自動糾正單字的功能。它首先篩選出與輸入單字長度相同的單字,然後計算這些單字與輸入單字之間的總距離,最後傳回距離最小的單字。
5.11 西班牙語動詞正確形式判斷
本小節討論如何根據輸入的動詞、主語和時態,傳回西班牙語中動詞的正確形式。
演算法
西班牙語中有三類別規則動詞。根據動詞的結尾(-ar、-er 或 -ir),以及給定的時態(現在式、過去式或未完成式),可以確定動詞的正確形式。利用 Python 字典儲存不同主語對應的動詞字尾,可以方便地根據主語和時態生成正確的動詞形式。
Python 程式碼實作
def correct_verb_form_in_spanish(verb, subject, tense):
di = {}
if verb[-2:] == 'ar':
if tense == 'presente':
di = {
'yo': 'o', 'tú': 'as', 'él': 'a', 'ella': 'a', 'usted': 'a',
'nosotros': 'amos', 'nosotras': 'amos', 'vosotros': 'áis', 'vosotras': 'áis',
'ellos': 'an', 'ellas': 'an', 'ustedes': 'an'
}
elif tense == 'pretérito':
di = {
'yo': 'é', 'tú': 'aste', 'él': 'ó', 'ella': 'ó', 'usted': 'ó',
'nosotros': 'amos', 'nosotras': 'amos', 'vosotros': 'asteis', 'vosotras': 'asteis',
'ellos': 'aron', 'ellas': 'aron', 'ustedes': 'aron'
}
elif tense == 'imperfecto':
di = {
'yo': 'aba', 'tú': 'abas', # ... 其他主語對應的字尾
}
# 根據主語傳回正確的動詞形式
return verb[:-2] + di.get(subject, '')
內容解密:
correct_verb_form_in_spanish函式:此函式根據輸入的動詞、主語和時態,傳回西班牙語中動詞的正確形式。它首先判斷動詞屬於哪一類別規則動詞,然後根據時態選擇合適的動詞字尾,最後根據主語傳回正確的動詞形式。- 使用字典儲存動詞字尾:利用 Python 字典,可以方便地儲存不同主語對應的動詞字尾,使得程式碼清晰易讀。
- 動詞形式的生成:透過移除原動詞的字尾並新增對應的主語字尾,可以生成正確的動詞形式。
西班牙語動詞變位與字串處理技術探討
正確的西班牙語動詞變位實作
在程式設計中處理西班牙語動詞變位,需要考慮不同的時態和人稱變化。以下是一個實作範例,展示如何根據動詞的型別(-ar、-er、-ir)和時態(現在式、過去式、未完成過去式、未來式)進行正確的變位。
程式碼實作
def spanish_verb_conjugation(verb, tense, subject):
if verb[-2:] == 'ar':
if tense == 'presente':
di = {'yo': 'o', 'tú': 'as', 'él': 'a', 'ella': 'a', 'usted': 'a',
'nosotros': 'amos', 'nosotras': 'amos', 'vosotros': 'áis',
'vosotras': 'áis', 'ellos': 'an', 'ellas': 'an', 'ustedes': 'an'}
elif tense == 'pretérito':
di = {'yo': 'é', 'tú': 'aste', 'él': 'ó', 'ella': 'ó', 'usted': 'ó',
'nosotros': 'amos', 'nosotras': 'amos', 'vosotros': 'asteis',
'vosotras': 'asteis', 'ellos': 'aron', 'ellas': 'aron', 'ustedes': 'aron'}
elif tense == 'imperfecto':
di = {'yo': 'aba', 'tú': 'abas', 'él': 'aba', 'ella': 'aba', 'usted': 'aba',
'nosotros': 'ábamos', 'nosotras': 'ábamos', 'vosotros': 'abais',
'vosotras': 'abais', 'ellos': 'aban', 'ellas': 'aban', 'ustedes': 'aban'}
elif tense == 'futuro':
di = {'yo': 'é', 'tú': 'ás', 'él': 'á', 'ella': 'á', 'usted': 'á',
'nosotros': 'emos', '-nosotras': 'emos', '-vosotros': '-éis',
'-vosotras': '-éis', '-ellos': '-án', '-ellas': '-án', '-ustedes': '-án'}
return verb + di[subject]
return verb[:-2] + di[subject]
elif verb[-2:] == 'er':
# 類別似的邏輯適用於 -er 動詞
pass
elif verb[-2:] == 'ir':
# 類別似的邏輯適用於 -ir 動詞
pass
內容解密:
- 動詞變位規則:根據西班牙語語法規則,不同型別的動詞(-ar、-er、-ir)在不同時態下有特定的變位方式。
- 字典對映:使用字典(
di)來對映主語和對應的動詞字尾,簡化了變位過程。 - 時態判斷:根據輸入的時態引數,選擇適當的變位規則。
- 未來式的特殊處理:未來式不需要移除動詞原形的最後兩個字母,直接附加字尾即可。
字串後續字母檢查技術
在某些應用場景中,需要檢查一個單字是否包含特定的字母序列(不一定連續),這被稱為後續字母檢查。
程式碼實作
def subsequent_letters(words, letters):
len_let = len(letters)
ST = []
for term in words:
if len(term) >= len_let:
indterm = list(term)
counter = 0
CurrentIndex = -1
for let in letters:
if let in indterm[CurrentIndex+1:]:
indexlet = indterm.index(let, CurrentIndex+1)
CurrentIndex = indexlet
counter += 1
if counter == len_let:
ST.append(term)
return ST
內容解密:
- 遍歷單字列表:檢查每個單字是否包含給定的字母序列。
- 索引更新機制:使用
CurrentIndex來確保字母序列在單字中按順序出現。 - 計數器驗證:當計數器等於字母序列長度時,表示單字包含該序列,將其加入結果列表。
從文字語料函式庫中提取可能單字
給定一個模式,從文字語料函式庫中提取所有符合該模式的單字。
技術挑戰與實作思路
這需要實作一個函式,能夠根據給定的模式匹配單字。模式中可能包含萬用字元,需要正確處理這些萬用字元來進行匹配。
Plantuml 圖示說明
@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam componentStyle rectangle
title 字串處理技術與演算法實作
package "正規表示式" {
package "基本語法" {
component [字元類 [abc]] as char_class
component [量詞 * + ?] as quantifier
component [錨點 ^ $] as anchor
}
package "進階功能" {
component [群組 ()] as group
component [後向參考 \1] as backref
component [前瞻後顧] as lookahead
}
package "Python re 模組" {
component [re.match()] as match
component [re.search()] as search
component [re.findall()] as findall
component [re.sub()] as sub
}
}
char_class --> quantifier : 重複匹配
quantifier --> anchor : 位置定位
group --> backref : 捕獲參考
match --> search : 模式搜尋
search --> findall : 全部匹配
findall --> sub : 取代操作
note right of lookahead
(?=...) 正向前瞻
(?!...) 負向前瞻
(?<=...) 正向後顧
end note
@enduml此圖示說明瞭從文字語料函式庫中提取可能單字的流程。