函数操作采用简单匹配算法求子串t在主串s中的位置采用KMP算法求子串t在主串s中的位置采用改进的KMP算法求子串t在主串s中的位置 代码实现#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<stdlib.h>
#define MaxSize 100
typedef int Status;
typedef st
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2023-09-26 17:17:36
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# Java按搜索匹配度排序
在日常生活中，我们经常会遇到需要对数据进行搜索并按照匹配度排序的场景。在Java编程中，实现搜索匹配度排序可以帮助我们更快速地找到我们需要的信息。本文将介绍如何在Java中实现按搜索匹配度排序，并提供代码示例以帮助读者更好地理解。
## 什么是搜索匹配度排序？
搜索匹配度排序是指根据搜索关键词与目标数据的匹配程度对数据进行排序的过程。通常情况下，我们会根据搜索关
原创
2024-03-08 03:55:29
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最近工作中要求实现相似文本查询的功能，我于是决定用SimHash实现。常规思路通常分为以下四步：1、实现SimHash算法。2、保存文章时，同时保存SimHash为倒排索引。3、入库时或使用定时任务，在倒排索引中找到碰撞的SimHash，保存为结果表。4、需要查询一篇文章的相似文章时，根据文章ID，查询结果表，找到相似文章。 不过这里有个小问题，如果一篇多次入库的文章的SimHash发生
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2024-04-21 17:02:21
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我对以流式方式从对象的有序列表中获得子列表感兴趣.子列表应该以匹配给定条件的对象开始,该对象与其属性之一有关,并且它应该以匹配不同条件的对象结束. 假设我有以下类Element： import java.time.LocalDateTime;
import java.time.format.DateTimeFormatter;
public class Element imp
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2024-09-22 20:28:07
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搜索引擎的核心思想是：针对用户输入的query，进行分词，然后按从倒排索引中匹配term，再基于如BM25等算法计算相关性，召回item。 在搜索场景中，往往还有一个比较常见的需求：根据term间的紧密度进行排序。即：如果一个query包含两个或以上的term，如果一个doc中term间距离较近，则相似性分数应该更高。举例而言：系统中有如下几条数据，我们使得数据长度一致，避免tf-idf造
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2024-03-16 10:41:29
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1、matchQuery和termQuery区别 matchQuery：会将搜索词分词，再与目标查询字段进行匹配，若分词中的任意一个词与目标字段匹配上，则可查询到。 matchPhrasePrefix：将搜索词分词，再与目标查询字段进行匹配，当全部分词匹配上，且位置与分词相同，则匹配上 termQuery：不会对搜索词进行分词处理，而是作为一个整体与目标字段进行匹配，若完全匹配，则可查询到。
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2024-03-18 16:51:22
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文章目录match和phrase match(proximity match)区别rescoring机制 ElasticSearch系列——主目录match和phrase match(proximity match)区别match --> 只要简单的匹配到了一个term，就可以理解将term对应的doc作为结果返回，扫描倒排索引，扫描到了就okphrase match --> 首先扫
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2024-03-26 18:19:00
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# MySQL 按相似度排序：一种探索数据的方式
在大数据时代，如何有效地从数据库中检索出相关性高的记录，是一个非常重要的问题。MySQL 提供了一些机制，允许我们根据相似度来排序结果。本文将通过示例和图示，来探讨如何在 MySQL 中实现按相似度排序。
## 什么是相似度排序？
相似度排序是根据某种标准（如字符串匹配、文本相似度等）对数据进行排序的过程。在数据库中，尤其是在处理文本检索、搜
原创
2024-09-14 06:09:19
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like 匹配/模糊匹配关键字：LIKE（NOT LIKE） 表达式：WHERE 字段名 LIKE 匹配子句（字符串）%：表示任意 0 个或多个字符。可匹配任意类型和长度的字符，有些情况下若是中文，请使用两个百分号（%%）表示。 _：表示任意单个字符。匹配单个任意字符，它常用来限制表达式的字符长度语句。'%a' //以a结尾的数据
'a%' //以a开头的数据
'%a%' /
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2023-08-21 12:03:49
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# MySQL根据匹配度排序
在MySQL中，我们经常需要对查询结果进行排序。当我们需要根据匹配度对结果进行排序时，可以使用MySQL的全文索引和相关度算法来实现。
## 全文索引的基本概念
全文索引是一种用于快速搜索文本的索引结构。它可以在文本内容中找到与搜索条件最匹配的结果，并且可以根据相关度对结果进行排序。
MySQL提供了全文索引功能，它支持对CHAR、VARCHAR和TEXT类型
原创
2023-11-26 04:43:05
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文章目录排序简介示例单字段排序多字段排序text字段排序排序的两种方法分页与遍历深度分页问题SearchAfterScrollAPI不同的搜索类型和使用场景并发控制对象、嵌套对象、文档的父子关系对象嵌套对象嵌套聚合父子关系设置索引关系索引父文档索引子文档查询根据父文档ID查询父文档根据parentID查询父文档hasChild查询hasParent查询get方法查询子文档更新子文档嵌套对象和父子
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2023-11-24 10:28:13
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# Java按名称相似度排序实现方法
## 1. 整体流程
下面是实现"Java按名称相似度排序"的整体流程，可以用表格展示步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 获取待排序的对象列表 |
| 2 | 计算每个对象名称的相似度 |
| 3 | 根据相似度进行排序 |
| 4 | 返回排序后的对象列表 |
## 2. 具体步骤及代码
### 步骤一：获取待排
原创
2024-06-19 05:06:49
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排序ES默认是通过相关度来对结果进行排序的，最相关的文档在最前面。在本章里，我们阐述我们所说的相关性以及它是如何计算的，但是我们先讲解sort参数及其如何使用。为了根据相关性进行排序，我们需要把相关性表示为一个值。在Elasticsearch里，在返回的查询结果中，我们用一个浮点数值_score来表示相关性得分，因此默认的排序是按_score降序。有时候，不能得到一个有意义的相关性得分。比如，下面
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2024-05-23 18:04:51
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# MySQL 分词搜索匹配度排序指南
在现代应用程序中，搜索功能是不可或缺的，而如何实现高效的分词搜索与排序，尤其在 MySQL 中，是一个很值得深入探讨的话题。在这篇文章中，我们将一步一步教会你如何实现 MySQL 的分词搜索和匹配度排序。
## 流程概述
以下是我们实现 MySQL 分词搜索匹配度排序的步骤：
| 步骤 | 任务描述 |
|------|----------|
|
文章我会分三部分来讲解：第一部分，window下搭建elasticsearch的环境，以及其他插件第二部分，springboot整合elasticsearch（有一定的分词能力）第三部分，springboot整合elasticsearch以及ik分词器，做全字段检索（完全分词）（我的第二篇，《springboot2.x 整合 elasticsearch 创建索引的方式》有更实用的意义，弃用post
# MySQL 根据名称匹配度排序的实现
在开发数据库应用时，有时我们需要根据给定名称进行模糊匹配，并对匹配结果进行排序。这种需求在电商、社交网络等应用中十分常见，例如，当用户输入一个商品名称时，我们希望能够根据用户输入的名称，与数据库中的商品名称进行匹配，并按匹配度来排序。
## 1. 创建相关数据表
首先，我们需要在 MySQL 中创建一个存储商品信息的数据表。可以使用以下 SQL 创建
基础查询常量和运算要求:从名为student的数据表中选择出所有学生的姓名（name）和分数（score），并且额外计算出分数的 2 倍（double_score）select name, score, score * 2 as double_score from student;条件查询 – 空值 – IS NOT NULL要求:从名为 student 的数据表中选择出所有学生的姓名（name）
mysql中一些功能相似的函数详解substr（）substing（）substr与substring的区别truncat、delete、drop三者区别 SQL 中的 substring 函数是用来抓出一个字符串中的其中一部分。这个函数的名称在不同的数据库库中不完全一样： MySQL: SUBSTR(), SUBSTRING()Oracle: SUBSTR()SQL Server: SUBS
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2023-09-04 12:20:15
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目录 序言倒序扩展排序去重参考：序言在一些统计工作中，会有这样的需求。先看一个示例：江苏苹果项目 浙江苹果项目 黑龙江华为项目 辽宁苹果项目 黑龙江OPPO项目 甘肃小米项目 四川OPPO项目 四川华为项目 山西OPPO项目 山西苹果项目 浙江苹果项目 北京小米项目 天津华为项目 黑龙江华为项目 黑龙江小米项目 湖南苹果项目 湖南华为项目 湖南OPPO项目 湖北小米项目 湖北联想项目 山
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2024-03-12 18:24:23
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select * from tt order by length(col)-length(replace(col,'你好',''))
原创
2022-06-15 17:06:00
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