P1808 单词分类

文章讲述了Oliver在学习英语时,通过将单词按每个单词中字母数量相等的原则进行分类,解决如何将N个大写字母组成的单词分成不同类别的问题。输入单词数量和字母顺序排序后的单词,输出类别数。

P1808 单词分类

题目描述

Oliver 为了学好英语决定苦背单词,但很快他发现要直接记住杂乱无章的单词非常困难,他决定对单词进行分类。

两个单词可以分为一类当且仅当组成这两个单词的各个字母的数量均相等。

例如 AABAC,它和 CBAAA 就可以归为一类,而和 AAABB 就不是一类。

现在Oliver有 N 个单词,所有单词均由大写字母组成,每个单词的长度不超过 100。你要告诉 Oliver 这些单词会被分成几类。

输入格式

输入文件的第一行为单词个数 N,以下 N 行每行为一个单词。

输出格式

输出文件仅包含一个数,表示这 N 个单词分成的类数。

输入输出样例

输入 

3 
AABAC 
CBAAA 
AAABB

输出 

2

(由于不分也是一种吗,所以从一开始)

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main(){
	int n,cnt=1;
	cin>>n;
	string ans[n];
	for(int i=0;i<n;i++){
		cin>>ans[i];
		sort(ans[i].begin(),ans[i].end());
	}
	sort(ans,ans+n);
	for(int i=1;i<n;i++){
		if(ans[i]!=ans[i-1])cnt++;
	}
	cout<<cnt;
}

### 单词分类算法的实现 单词分类可以通过多种机器学习算法完成,其中朴素贝叶斯分类器因其简单高效而被广泛应用于文本分类任务中。以下是关于如何利用朴素贝叶斯算法实现单词分类的具体说明。 #### 1. 数据准备 为了训练模型并测试其性能,需要收集一组带有标签的数据集。该数据集中应包含已标注类别的单词及其对应的类别。例如,在垃圾邮件检测场景下,可以将单词标记为“垃圾”或“正常”。这一步骤通常涉及预处理阶段,包括去除停用词、标准化大小写以及分词操作[^2]。 #### 2. 特征提取 特征向量是从原始输入转换得到的一组数值表示形式,便于后续计算。对于单词分类而言,常见的做法是以词频作为特征值构建稀疏矩阵;或者更进一步地应用TF-IDF技术衡量词语的重要性程度。此外还可以考虑n-gram组合等方式增强表达能力[^3]。 #### 3. 训练过程 基于上述准备工作之后进入核心环节——参数估计。具体来说就是统计各类样本条件下各个属性取特定值得联合分布情况,并据此推导先验概率P(Ci)与条件概率P(x|Ci),最终依据贝叶斯定理得出后验最大可能性所属类别C*: \[ P(C|x)=\frac{P(x|C)\cdot P(C)}{\sum_{k}^{K}{P(x|C_k)\cdot P(C_k)}} \] 这里假设各维度之间相互独立从而简化运算复杂度(即所谓"朴素"): \[ P(\vec{x}|C_i)=\prod_j^n {P(x_j | C_i)} \] #### 4. 测试评估 选取部分未参与过训练的新实例验证效果好坏与否。常用指标有准确率(Accuracy),召回率(Recall),精确度(Precision)等等。如果发现某些方面表现欠佳,则可能需要重新审视前期设定是否存在偏差之处加以调整优化直至满意为止[^1]。 ```python from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfTransformer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.pipeline import Pipeline text_clf = Pipeline([ ('vect', CountVectorizer()), ('tfidf', TfidfTransformer()), ('clf', MultinomialNB()) ]) # 假设X_train为训练语料,Y_train为目标标签列表 text_clf.fit(X_train, Y_train) predicted = text_clf.predict(docs_test) print(f'Accuracy: {(np.mean(predicted == y_test)):.2%}') ```
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