2020-04
21

字典真牛

By xrspook @ 12:03:27 归类于: 扮IT

字典用好了以后666得不知道该如何形容。创造字典，搜索词典，快得就像眨眼间。列表需要考虑的长度问题，字典里一个in就高效快捷了。

这是一道扯淡的习题，因为条件没固定，参考答案可以怎么参考呢？

Exercise 5: Two words are “rotate pairs” if you can rotate one of them and get the other (see rotate_word in Exercise 5). Write a program that reads a wordlist and finds all the rotate pairs. Solution: http://thinkpython2.com/code/rotate_pairs.py.

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40

def rotate_word(something, n): # a-z: 97-122, A-Z: 65-90
    newletter1 = ''
    for letter in something:
        if ord(letter) < ord('A') or ord('Z') < ord(letter) < ord('a') or ord('z') < ord(letter):
            newletter2 = newletter1 + letter
        else:
            if ord(letter) + n > ord('z'):
                newletter2 = newletter1 + chr(ord(letter) + n - 26)
            elif ord('a') > ord(letter) + n > ord('Z'):
                newletter2 = newletter1 + chr(ord(letter) + n - 26)
            else:
                newletter2 = newletter1 + chr(ord(letter) + n)
        newletter1 = newletter2
    return newletter2
def set_dict(fin):
    d = {}
    for line in fin:
        word = line.strip().lower()
        d[word] = 0
    return d
fin = open('words.txt')
count = 0
d = set_dict(fin)
for word in d:    
    for i in range(1, 14): # 8.13.5的习题没有说要移多少位，参考答案直接定义为1-14位，你猜我在想什么
        if rotate_word(word, i) in d:
            print(word, i, rotate_word(word, i))
            count += 1
print(count)
# ......
# zax 1 aby
# zax 4 deb
# zebu 7 glib
# zebu 10 jole
# zee 1 aff
# zee 9 inn
# zips 12 lube
# zoa 6 fug
# zoa 12 lam
# 1137
标签：, , , , , , , ,
还没有评论
2020-04
21

循序渐进

By xrspook @ 9:25:39 归类于: 烂日记

我觉得必定把我搞死的筛选词汇表里的二锁三锁单词，居然不怎么费劲就做出来了。

第一次，我在里面用了一个很傻的循环，其实根本就没有必要。可以不用自己的循环就千万不要在词汇表搜索时多用，但我的第一次尝试并不是毫无意义的，，因为已经能得出结果了，而且结果是对的，虽然非常慢，慢到我无法忍受程序继续运行下去。然后，我把要搜索的东西全部都丢到二分法搜索里面，循环只剩下一个必须做的，因为要把词汇表过一遍。第一次做二词互锁的时候，我在一个循环里套了两个if，然后我又把那两个if做成平行的，其实也就是把两个本来嵌套起来的条件用一个and连接起来，很多时候我们都需要这么干。因为除了要二锁，还要考虑三锁，显然人肉去做这些判断，写一大堆一模一样的东西实在太无聊，所以我又自定义了一个新函数，把需要判断的东西全部都丢掉里面，最终返回True或者False。其实，之前我已经考虑过要直接这么干，但因为前天在做搜索回文词的时候我已经得出了回文词的索引，所以直接用就好。我个人觉得，效果是差不多的。

在搜索互锁单词的时候，输出时我用的是字符串的变体。因为二分法搜索被我丢到了一个多条件复合的判断函数里面，所以返回的东西，只有True与False。如果全部都是True的话，就意味着那些单词辩题应该全部都OK没问题。也正是因为输出的东西已经没有索引返回，所以结果我直接使用单词的变体表示。这样的效果很惊人。之前我套用了两个if，然后我写了一个判断函数把条件都含进去了，这样的改进让脚本的运行时间缩短了一半。如果一开始我没有见过两秒多的那个效果，我肯定不会为一秒多的那个惊叹。这是我一步一步琢磨出来了的。

首先是实现得出结果，然后是对语句进行重构，接下要让这个程序适用于二、三词互锁，所以我做的东西是泛化。一开始我把所有判断都写在主程序里，后来我又把它分出一个函数，也就是封装。无意之中，我在执行着Think Python第四章里说到的开发方法：写小程序、封装、泛化、重构。无论是大程序还是小程序，其实都会经历这些。我会从一些我最熟悉的东西开始实现功能。但是我最熟悉的东西不意味着效率一定会高。循环再循环以后，得出一个词都要好几秒时间，实在让人难以接受，尤其当这个词到下个时中间要相隔几秒甚至是十几秒才有反应的时候。这就逼迫着我一定要改进，不同的语句能实现同样的功能，但是它们之间的效率是非常不一样。

大家都在用着二分法的思路去搜索，但是我的脚本就比参考答案快接近30倍。单词一蹦出来，我就知道我一定会比参考答案快。因为我的程序里，单词是噼里啪啦完全没有停顿就全部出来的，而参考答案的词语出来的时候虽然不会一直有，但总有一些顿卡现象，那相对于我的程序来说，就像是慢镜头。

我从来没有想过自己能做得比参考答案还要好，或许他们要做到的并不是有多快。相比于不是二分法的搜索，二分法已经很快了。他们想做到的，大概是用最简练的语言，用模块化的方法实现功能，效率倒不是他们最看重的，因为做搜索词汇表这种事在列表里完成肯定比不上直接上字典。但是，如果不曾在列表里面死去活来，又怎么会体验到字典的神奇。

无论我的二分法搜索写得多么高效，肯定还是不如字典的。我体验过用词典进行斐波那契常数计算。当要计算第40个的时候，一般的递归和字典递归简直就是天渊之别。

如果不曾经历，不曾被整得很惨，我大概就不能说自己真学会了那个东西。

标签：, , , , , , , , , ,
还没有评论
2020-04
20

更爽

By xrspook @ 12:00:26 归类于: 扮IT

战胜参考答案从昨晚开始貌似就成了我最大的快乐。互锁词的生成要比昨天的回文词复杂一些，因为这意味着搜索的次数更多了。虽然都是用二分法搜索的思路，但我就是要比参考答案快接近30倍肿么破。至于为什么会这样，我没有研究，或许我应该仔细研究一下。

10万条的单词表里：二词互锁1254条，我用时1.4秒，参考答案用时39.1秒；三词互锁991条，我用时1.5秒，参考答案用时43.4秒。一箩筐的成就感啊啊啊啊啊啊啊～～～

Exercise 12: Two words “interlock” if taking alternating letters from each forms a new word. For example, “shoe” and “cold” interlock to form “schooled”. Solution: http://thinkpython2.com/code/interlock.py. Credit: This exercise is inspired by an example at http://puzzlers.org. Write a program that finds all pairs of words that interlock. Hint: don’t enumerate all pairs! Can you find any words that are three-way interlocked; that is, every third letter forms a word, starting from the first, second or third?

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45

import time
def in_bisect(library, first, last, myword): # 二分法搜索，10万数据查询最多只需不到20步
    if first > last: # 这是一句拯救了我的条件
        return -1
    else:
        mid = (first + last)//2
        if myword == library[mid]:
            return mid
        elif library[mid] > myword:
            return in_bisect(library, first, mid-1, myword)
        else:
            return in_bisect(library, mid+1, last, myword)
def interlock(library, i, num):
    m = 0
    n = num
    while m < num:
        if in_bisect(library, 0, len(library)-1, library[i][m::n]) == -1:
            return False
        else:
            m += 1
            n -+ 1
    return True
count = 0
library = []
fin = open('words.txt')
for line in fin:
    word = line.strip()
    library.append(word)
library.sort()
start = time.time()
# for i in range(len(library)-1): # 二词互锁
#     if interlock(library, i, 2):
#         print(library[i], library[i][::2], library[i][1::2])
#         count += 1
for i in range(len(library)-1): # 三词互锁
    if interlock(library, i, 3):
        print(library[i], library[i][::3], library[i][1::3], library[i][2::3])
        count += 1
print(count)
end = time.time()
print(end - start)
# 1254, 1.3558001518249512 # 二词互锁 xrspook解法
# 1254, 39.10080027580261  # 二词互锁 参考答案
# 991, 1.4504001140594482  # 三词互锁 xrspook解法
# 991, 43.366000175476074  # 三次互锁 参考答案
标签：, , , , , , , , ,
还没有评论
2020-04
20

你的自由

By xrspook @ 9:28:53 归类于: 烂日记

昨晚睡觉的时候越睡越热，究其原因，首先是因为空气湿度越来越大，几乎没有风，早上起来的，天灰蒙蒙的一片，云层非常厚，要下雨却下不出来的样子。我不知道现在的人是怎么想的。现在的这种温度，开个风扇也就可以了，但是，就我家附近的人却选择了开空调，所以，当我早上起来的时候，到处都是空调的轰鸣声。之所以说的是到处，因为开空调的不止是一户人家。换作是我，不吝啬电费，上班的时候，我会在办公室开空调吗？虽然其实开个风扇就可以了。我在办公室部署了起码两个小风扇。宿舍的风扇，我一整年都不会收起来。曾经试过收起来一段时间，但是没过两天还是拿出来了，不是因为冬天的时候我真的觉得热，是因为湿度太大，我要加速空气流通。开风扇还是开空调这个问题让我想起了外国的某些人，宁愿死去也要复工的人。虽然没到非开空调不可，但开空调的人非常有可能只是没有把风扇拿出来，所以直接开空调了。可能并不是因为他们的空调准备好了，风扇没有，之所以选择开空调。又或者那是一些非常懒惰的人。从去年不用开空调到今年，昨天晚上开空调，期间都没有清洗过空调。这样做的人大把。他们不知道怎么把空调的滤网拆出来洗，因为他们没有自己亲手做过，也没有见家人这么干过。如果他家真的是非常有钱的话，至少他们会请个工人回去做这种事。但实际上情况如何，我不知道。反正在我家空调滤网这种东西，一年得起码洗两次以上。我家的风扇，用完以后会清洗完再封装起来的，所以下次再用的时候，不过是拿出来而已。

那些觉得自己宁愿得新冠也不愿意继续隔离、要去复工的人，想只想着他自己的利益。他一个人死不要紧，但是这样强大传染性的新冠病毒，必然导致身边的人很多人都会受感染，并最终不治，死的不是一个，而是一片。你自己的命，你有权选择，但别人的命，你没资格主宰。看到电视上某些采访视频，他们说再不复工，他们就没钱过日子，连吃都成问题了。在美国不要紧，即便你没有钱，但你还能活下去，虽然领取救济或者或让你觉得丢脸，毕竟救济还是有的，但是在印度那种地方就很不一样。没有工作、没有收入来源，就意味着没有吃的，没有钱去交生活中最基础的费用。对中国人来说，停工肯定会影响我们的生活，但只要不是被堵在了外头，只要我们在家里，我们不愁没得吃、没得用，虽然会相对紧缺，但绝不到饿死的地步。时间再长一点，对我们的影响会大一点。很多人没有了收入来源，往后的日子要打个问号。对我们来说，封城的恶果没有到要生要死的地方不。没工作我们也很惨，当然可能那些影响，会在往后的日子里慢慢浮现出来。留得青山在，哪怕没柴烧。

还记得值班的时候，我问那些老家在河南农村的同事，他们封城的日子怎么过。他们在农村完全出不去，但实际上根本不愁吃，他们家里屯了一大堆东西，或许你不喜欢吃，但绝对饿不死你。

自由永远是相对的，而你的自由必定意味着必然会影响到别人。

标签：, , , , , , ,
还没有评论
2020-04
19

秒杀的感觉真爽！

By xrspook @ 20:06:17 归类于: 扮IT

配合我的二分法搜索，10万单词找出397对回文词，我只需1.7秒。list.index()需要291秒，期间如果不输出单词，你绝对认为自己的电脑卡死了！参考答案用了70秒，而且搜出了885对，其中91对准确来说是91个，那些词自己跟自己回文，自己跟自己根本算不上两个词好吗！余下的397对是因为A词和B词算一对，B词和A词他们又输出了一遍。参考答案的语句很精炼，但特殊情况没有处理好。

赢了参考答案，真爽！！！

练习11：两个词如果互为逆序，就称它们是『翻转配对』。写一个函数来找一下在这个词汇表中所有这样的词对。

Exercise 11: Two words are a “reverse pair” if each is the reverse of the other. Write a program that finds all the reverse pairs in the word list. Solution: http://thinkpython2.com/code/reverse_pair.py.

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
405
406
407
408
409
410
411
412
413
414
415
416
417
418
419
420
421
422
423
424
425
426
427
428
429
430
431
432
433
434
435
436
437
438
439
440

import time
def in_bisect(library, first, last, myword): # 二分法搜索，10万数据查询最多只需不到20步
    if first > last: # 这是一句拯救了我的条件
        return -1
    else:
        mid = (first + last)//2
        if myword == library[mid]:
            return mid
        elif library[mid] > myword:
            return in_bisect(library, first, mid-1, myword)
        else:
            return in_bisect(library, mid+1, last, myword)
j = 0
count = 0
library = []
fin = open('words.txt')
for line in fin:
    word = line.strip()
    library.append(word)
library.sort()
start = time.time()
for i in range(len(library)-1): # 二分法搜索 
    j = in_bisect(library, 0, len(library)-1, library[i][::-1])
    if j > -1 and library[i] < library[j]:
        print(library[i], library[j])
        count += 1
# for i in range(len(library)-1): # list.index()搜索
#     if library[i][::-1] in library:
#         j = library.index(library[i][::-1], 0, len(library)-1)
#         if library[i] < library[j]:
#             print(library[i], library[j])
#             j = 0
#             count += 1
print(count)
end = time.time()
print(end - start)
# abut tuba
# ad da
# ados soda
# agar raga
# agas saga
# agenes senega
# ah ha
# aider redia
# airts stria
# ajar raja
# alif fila
# am ma
# amen nema
# amis sima
# an na
# anger regna
# animal lamina
# animes semina
# anon nona
# ante etna
# are era
# ares sera
# aril lira
# arris sirra
# arum mura
# at ta
# ate eta
# ates seta
# auks skua
# avid diva
# avo ova
# ay ya
# bad dab
# bag gab
# bal lab
# bals slab
# ban nab
# bard drab
# bas sab
# bat tab
# bats stab
# bed deb
# ben neb
# bid dib
# big gib
# bin nib
# bins snib
# bird drib
# bis sib
# bog gob
# bos sob
# bots stob
# bows swob
# brad darb
# brag garb
# bud dub
# bun nub
# buns snub
# bur rub
# burd drub
# burg grub
# bus sub
# but tub
# buts stub
# cam mac
# cap pac
# cares serac
# cod doc
# cram marc
# cud duc
# dag gad
# dah had
# dahs shad
# dam mad
# dap pad
# dart trad
# daw wad
# debut tubed
# decal laced
# dedal laded
# deem meed
# deep peed
# deeps speed
# deer reed
# dees seed
# defer refed
# degami imaged
# deifier reified
# deil lied
# deke eked
# del led
# delf fled
# deliver reviled
# dels sled
# demit timed
# denier reined
# denies seined
# denim mined
# dens sned
# depot toped
# depots stoped
# derat tared
# derats stared
# dessert tressed
# desserts stressed
# devas saved
# devil lived
# dew wed
# dewans snawed
# dexes sexed
# dial laid
# dialer relaid
# diaper repaid
# dig gid
# dim mid
# dinar ranid
# diols sloid
# dirts strid
# do od
# dog god
# dom mod
# don nod
# doom mood
# door rood
# dor rod
# dormin nimrod
# dorp prod
# dos sod
# dot tod
# drail liard
# draw ward
# drawer reward
# draws sward
# dray yard
# dual laud
# ducs scud
# duel leud
# duo oud
# dup pud
# dups spud
# eat tae
# edile elide
# edit tide
# eel lee
# eh he
# elides sedile
# em me
# emes seme
# emir rime
# emit time
# emits stime
# enol lone
# er re
# ergo ogre
# eros sore
# ervil livre
# etas sate
# even neve
# evil live
# eviler relive
# fer ref
# fires serif
# flog golf
# flow wolf
# fool loof
# gal lag
# gals slag
# gam mag
# gan nag
# gar rag
# gas sag
# gat tag
# gats stag
# gel leg
# gelder redleg
# get teg
# gip pig
# girt trig
# gnar rang
# gnat tang
# gnats stang
# gnaws swang
# gnus sung
# got tog
# gul lug
# gulp plug
# guls slug
# gum mug
# gums smug
# guns snug
# gut tug
# habus subah
# hahs shah
# hales selah
# hap pah
# hay yah
# hey yeh
# ho oh
# hoop pooh
# hop poh
# is si
# it ti
# jar raj
# kay yak
# keel leek
# keels sleek
# keep peek
# keets steek
# kips spik
# knaps spank
# knar rank
# knits stink
# lager regal
# lair rial
# lap pal
# lares seral
# larum mural
# las sal
# leer reel
# lees seel
# leets steel
# leper repel
# lever revel
# levins snivel
# liar rail
# lin nil
# lion noil
# lit til
# lobo obol
# loom mool
# loons snool
# loop pool
# loops spool
# loot tool
# looter retool
# loots stool
# lop pol
# lotos sotol
# macs scam
# maes seam
# map pam
# mar ram
# marcs scram
# mart tram
# mat tam
# maws swam
# may yam
# meet teem
# meter retem
# mho ohm
# mils slim
# mir rim
# mis sim
# mon nom
# moor room
# moot toom
# mot tom
# mures serum
# mus sum
# muts stum
# namer reman
# nap pan
# naps span
# neep peen
# net ten
# neves seven
# new wen
# nip pin
# nips spin
# nit tin
# no on
# nolos solon
# nos son
# not ton
# notes seton
# now won
# nu un
# nus sun
# nut tun
# nuts stun
# oat tao
# oohs shoo
# oot too
# os so
# ow wo
# pacer recap
# pals slap
# pans snap
# par rap
# part trap
# parts strap
# pas sap
# pat tap
# paw wap
# paws swap
# pay yap
# peels sleep
# pees seep
# per rep
# pets step
# pins snip
# pis sip
# pit tip
# pols slop
# pools sloop
# poons snoop
# port trop
# ports strop
# pot top
# pots stop
# pow wop
# pows swop
# prat tarp
# pupils slipup
# puris sirup
# pus sup
# put tup
# raps spar
# rat tar
# rats star
# raw war
# ray yar
# rebus suber
# rebut tuber
# recaps spacer
# redes seder
# redips spider
# redraw warder
# redrawer rewarder
# rees seer
# reflet telfer
# reflow wolfer
# reknit tinker
# reknits stinker
# relit tiler
# remeet teemer
# remit timer
# rennet tenner
# repins sniper
# res ser
# rot tor
# sallets stellas
# saps spas
# sat tas
# saw was
# scares seracs
# secret terces
# seeks skees
# selahs shales
# sirs sris
# sit tis
# six xis
# skeets steeks
# skips spiks
# sleeps speels
# sleets steels
# slit tils
# sloops spools
# smart trams
# smuts stums
# snaps spans
# snaw wans
# snaws swans
# snips spins
# snit tins
# snoops spoons
# snoot toons
# snot tons
# snow wons
# sow wos
# spat taps
# spay yaps
# spirt trips
# spirts strips
# spit tips
# sports strops
# spot tops
# spots stops
# sprat tarps
# sprits stirps
# staw wats
# stew wets
# stow wots
# stows swots
# straw warts
# strow worts
# struts sturts
# swat taws
# sway yaws
# swot tows
# tav vat
# taw wat
# tew wet
# tort trot
# tow wot
# trow wort
# way yaw
# tort trot 
# tow wot
# trow wort
# way yaw
# 397, 291.1146504878998 # list.index()搜索
# 397, 1.7120981216430664 # 二分法搜索
# 885, 70.3680248260498 # 参考答案运行结果
标签：, , , , , ,
还没有评论
1 2 3 4 5 6 7 8 … 11
© 2004 - 2024 我的天 | Theme by xrspook | Power by WordPress
Go to top