詞形計算的核心在於比較單詞中相鄰字母的順序,並將比較結果轉換為數值列表。詞高計算則涉及遞迴地分解單詞,並根據子單詞的存在與否判斷其高度。顏色組合問題則模擬了顏色混合的過程,使用快取機制避免重複計算,提升程式碼執行效率。最後,McCulloch 第二機器的實作則展示瞭如何根據字串的首字元選擇不同的處理函式,並利用遞迴完成字串重寫。這些演算法的實作都包含了特定的邏輯和技巧,例如二分搜尋、遞迴呼叫和快取機制等,這些技術的運用對於提升程式碼的效率和可讀性至關重要。
5.3 來自文字語料函式庫的詞形
詞形是指一個給定單詞 $w$ 在長度 $m$ 下,對應的一個由 $m-1$ 個元素組成的列表 $l$,這些元素的值為 $+1$、$-1$ 或 $0$。列表中的每個整數值取決於單詞中相鄰字元的字母順序。順序規則為 ‘a’ < ‘b’ < ‘c’ < ‘d’ < ‘e’ < ‘f’ < ‘g’ < ‘h’ < ‘i’ < ‘j’ < ‘k’ < ‘l’ < ‘m’ < ‘n’ < ‘o’ < ‘p’ < ‘q’ < ‘r’ < ‘s’ < ‘t’ < ‘u’ < ‘v’ < ‘w’ < ‘x’ < ‘y’ < ‘z’。對於每對相鄰字母 $\alpha$ 和 $\beta$,如果 $\alpha < \beta$,則對應的值為 $1$;如果 $\alpha > \beta$,則對應的值為 $-1$;如果 $\alpha = \beta$,則對應的值為 $0$。
計算詞形的範例
例如,給定單詞 optimum,其詞形的計算步驟如下:
o<p,因此詞形列表為[1]p<t,因此詞形列表更新為[1, 1]t>i,因此詞形列表更新為[1, 1, -1]i<m,因此詞形列表更新為[1, 1, -1, 1]m<u,因此詞形列表更新為[1, 1, -1, 1, 1]u>m,因此最終的詞形列表為[1, 1, -1, 1, 1, -1]
程式實作
以下是用 Python 實作計算詞形並傳回與給定詞形相同的單詞列表的程式碼:
def word_shape_from_a_text_corpus(words, shape):
output = []
for word in words:
if len(word) == len(shape) + 1:
if word_shape(word) == shape:
output.append(word)
return output
def word_shape(word):
shape = [None] * (len(word) - 1)
for i in range(len(shape)):
a = ord(word[i])
b = ord(word[i + 1])
if a < b:
shape[i] = 1
elif a == b:
shape[i] = 0
elif a > b:
shape[i] = -1
return shape
程式碼解析:
word_shape_from_a_text_corpus函式:遍歷給定的單詞列表,並檢查每個單詞的詞形是否與給定的詞形一致。如果一致,則將該單詞加入輸出列表。word_shape函式:計算給定單詞的詞形。透過比較相鄰字元的 Unicode 值來確定詞形列表中的每個元素。
5.4 來自文字語料函式庫的詞高
詞高是指一個單詞可以被分解為多少個有意義的子單詞。一個沒有內在意義的單詞其詞高為 $0$;一個有意義且不能再被分解為兩個有意義子單詞的單詞其詞高為 $1$。
詞高的計算規則
對於可以被分解為子單詞的單詞,其詞高等於其子單詞的最大詞高加 $1$。例如,單詞 roqm 沒有內在意義,因此其詞高為 $0$;單詞 chukker 不能被分解為兩個有意義的子單詞,因此其詞高為 $1$;而對於像 enterprise 這樣的單詞,可以遞迴地將其分解為子單詞,直到達到無意義的單詞,其詞高由其子單詞的最大詞高決定。
程式實作與解析
def word_height_from_a_text_corpus(words, word, memo={}):
if word in memo:
return memo[word]
index = binary_search(words, word)
if index == -1:
return 0
valid_splits = []
for i in range(1, len(word)):
left, right = word[:i], word[i:]
if binary_search(words, left) != -1 and binary_search(words, right) != -1:
valid_splits.append((left, right))
if not valid_splits:
return 1
max_height = max(1 + max(word_height_from_a_text_corpus(words, left, memo), word_height_from_a_text_corpus(words, right, memo)) for left, right in valid_splits)
memo[word] = max_height
return max_height
def binary_search(arr, target):
low, high = 0, len(arr) - 1
while low <= high:
mid = (low + high) // 2
if arr[mid] == target:
return mid
elif arr[mid] < target:
low = mid + 1
else:
high = mid - 1
return -1
程式碼解析:
word_height_from_a_text_corpus函式:遞迴地計算一個單詞的詞高。使用記憶化技術避免重複計算。binary_search函式:在給定的單詞列表中進行二分搜尋,以檢查一個單詞是否存在於列表中。
圖示說明
@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam componentStyle rectangle
title 詞形詞高顏色組合機器實作
package "系統架構" {
package "前端層" {
component [使用者介面] as ui
component [API 客戶端] as client
}
package "後端層" {
component [API 服務] as api
component [業務邏輯] as logic
component [資料存取] as dao
}
package "資料層" {
database [主資料庫] as db
database [快取] as cache
}
}
ui --> client : 使用者操作
client --> api : HTTP 請求
api --> logic : 處理邏輯
logic --> dao : 資料操作
dao --> db : 持久化
dao --> cache : 快取
note right of api
RESTful API
或 GraphQL
end note
@enduml
此圖示說明瞭 word_height_from_a_text_corpus 函式的邏輯流程。
5.4 從文字語料函式庫計算詞高
在自然語言處理的領域中,如何有效地分析和處理詞彙是至關重要的。給定一個詞彙列表和一個目標詞,我們需要計算該目標詞的高度。詞高的計算是根據將目標詞拆分成兩個子詞,並遞迴地計算這兩個子詞的高度。
演算法描述
- 首先,建立一個列表
hs用於儲存所有有效拆分的高度。 - 對每個有效的拆分
(ls, rs),遞迴地計算左、右兩部分的高度。如果某部分的高度已經被計算過並儲存在memo中,則直接使用快取的值;否則,遞迴呼叫函式進行計算。將兩部分的高度加 1(代表原詞是有意義的)後,得到當前拆分的高度。 - 將所有有效拆分的高度中的最大值儲存到
memo中,並傳回這個最大值。
程式碼實作
def binary_search(lst, x):
left = 0
right = len(lst) - 1
while left <= right:
mid = (left + right) // 2
if lst[mid] < x:
left = mid + 1
else:
right = mid - 1
return left
def Word_Height_From_a_Text_Corpus(words, word, memo=None):
if memo is None:
memo = {}
if word in memo:
return memo[word]
def Search(l, x):
i = binary_search(l, x)
return i if i != len(l) and l[i] == x else -1
if Search(words, word) == -1:
return 0
validList = []
for s in range(1, len(word)):
ls = word[0:s]
rs = word[s:]
if Search(words, ls) != -1 and Search(words, rs) != -1:
validList.append((ls, rs))
if not validList:
return 1
hs = []
for (ls, rs) in validList:
left = memo.get(ls, None) or Word_Height_From_a_Text_Corpus(words, ls, memo)
right = memo.get(rs, None) or Word_Height_From_a_Text_Corpus(words, rs, memo)
hs.append(max(left, right) + 1)
memo[word] = max(hs)
return max(hs)
內容解密:
binary_search函式:實作二分搜尋演算法,在有序列表中查詢目標值的位置。- 使用
left和right指標來縮小搜尋範圍,直到找到目標值或搜尋範圍為空。 - 傳回目標值在列表中的索引,若不存在則傳回應插入的位置。
- 使用
Word_Height_From_a_Text_Corpus函式:計算給定詞彙在詞彙列表中的高度。- 使用
memo字典來儲存已經計算過的詞高,避免重複計算。 Search函式:封裝二分搜尋,用於檢查詞彙是否存在於列表中。- 若詞彙不在列表中,其高度為0;若無法拆分,則高度為1。
- 對每個有效的拆分,遞迴計運算元詞的高度,並取最大值加1作為當前詞的高度。
- 使用
遞迴與記憶化:透過遞迴呼叫計運算元詞的高度,並利用
memo進行記憶化,大幅提高效率。
5.5 顏色組合
給定三種顏色(黃色、紅色和藍色),根據特定的規則進行組合:相同顏色組合仍為該顏色,不同顏色組合則得到第三種顏色。本文實作了一個函式,能夠根據輸入的顏色字串,傳回最終的顏色結果。
演算法描述
- 將輸入的顏色序列不斷進行相鄰顏色的組合,直到只剩下一個顏色。
- 組合規則由一個字典定義,根據兩種顏色的不同組合傳回對應的結果顏色。
- 為了避免重複計算相同的顏色組合,使用一個字典來儲存之前計算過的結果。
程式碼實作
def combine(a, b):
ColorFinder = {"b":{"y": "r", "r": "y"}, "y":{"b": "r", "r": "b"}, "r":{"b": "y", "y": "b"}}
if a == b:
return a
else:
return ColorFinder[a][b]
def combine_adjacent_colors(colors):
memo = {}
def helper(colors):
if tuple(colors) in memo:
return memo[tuple(colors)]
if len(colors) == 1:
return colors[0]
new_colors = [combine(colors[i], colors[i+1]) for i in range(len(colors)-1)]
result = helper(new_colors)
memo[tuple(colors)] = result
return result
return helper(colors)
內容解密:
combine函式:定義了兩種顏色的組合規則。- 若兩種顏色相同,則傳回該顏色;否則,根據預定義的字典傳回第三種顏色。
combine_adjacent_colors函式:不斷將相鄰顏色進行組合,直到只剩下一個顏色。- 使用
memo字典來儲存已經計算過的結果,避免重複運算。 helper函式:遞迴地進行顏色組合,直到序列長度為1時傳回最終結果。
- 使用
遞迴與記憶化:透過遞迴呼叫
helper函式,並利用memo進行結果的快取,大大提高了演算法的效率。
5.5 顏色組合最佳化實務探討
在顏色組合的技術挑戰中,我們需要設計一個函式來模擬顏色混合的過程,直到只剩下最後一種顏色為止。這個過程不僅考驗我們的程式設計能力,也要求我們深入理解快取機制和演算法最佳化的重要性。
程式碼實作與解析
def combine(color1, color2):
# 假設這是一個簡單的顏色混合函式,實際情況可能更複雜
return color1 + color2
def color_combination(colors):
cache = {}
while len(colors) > 1:
TemparrayColors = [None] * (len(colors) - 1)
for i in range(len(TemparrayColors)):
if (colors[i], colors[i+1]) in cache:
TemparrayColors[i] = cache[(colors[i], colors[i+1])]
else:
result = combine(colors[i], colors[i+1])
cache[(colors[i], colors[i+1])] = result
TemparrayColors[i] = result
colors = TemparrayColors
return colors[0]
內容解密:
combine函式:這個函式負責將兩種顏色混合,傳回混合後的結果。在實際應用中,這個函式可能會根據特定的顏色混合規則來實作。color_combination函式:這個函式是整個顏色組合挑戰的核心。它使用一個while迴圈,不斷地將相鄰的顏色進行混合,直到只剩下最後一種顏色。- 快取機制:為了提高效率,程式中使用了一個
cache字典來儲存已經計算過的顏色組合結果。這樣可以避免重複計算相同的顏色組合,從而提升效能。 TemparrayColors列表:這個列表用於儲存每次迭代中計算出的新顏色組合結果。它的大小總是比輸入的colors列表少一個元素。- 迴圈迭代:在每次迴圈迭代中,程式遍歷
colors列表中的相鄰元素,將它們傳遞給combine函式進行混合,並將結果儲存在TemparrayColors中。如果某個顏色組合的結果已經在cache中,則直接使用快取結果,避免重複計算。
技術深度與最佳化分析
- 演算法複雜度:該演算法的時間複雜度主要取決於顏色混合的次數和快取的使用效率。在最壞的情況下,如果沒有快取機制,時間複雜度可能會很高。但透過使用
cache,我們顯著減少了重複計算,從而最佳化了效能。 - 快取策略:快取機制的引入是該演算法的一大亮點。它有效地減少了不必要的計算,特別是在處理大量資料或重複計算的場景下,優勢尤為明顯。
5.6 McCulloch 第二機器實作與解析
McCulloch 第二機器是一種特殊的字串重寫系統,它根據輸入字串的第一個數字來決定如何處理剩下的字串。這個挑戰要求我們實作一個函式,根據特定的規則重寫輸入的字串。
程式碼實作
def remove_first_digit(X):
return X[1:]
def slice_and_append_2(X):
return mcculloch(X[1:]) + '2' + mcculloch(X[1:])
def reverse(X):
return mcculloch(X[1:])[::-1]
def double(X):
return mcculloch(X[1:]) + mcculloch(X[1:])
def mcculloch(X):
functions = {
'2': remove_first_digit,
'3': slice_and_append_2,
'4': reverse,
'5': double,
}
if X[0] in functions:
return functions[X[0]](X)
else:
return X
內容解密:
mcculloch函式:這是主函式,根據輸入字串的第一個數字選擇對應的操作函式。- 操作函式:包括
remove_first_digit、slice_and_append_2、reverse和double,每個函式實作了一種特定的字串處理規則。 - 遞迴處理:這些函式大多采用遞迴的方式來處理字串,這意味著它們會不斷地呼叫自身或其他函式,直到滿足終止條件。