【日常训练】929. 独特的电子邮件地址

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题目

每个 有效电子邮件地址 都由一个 本地名 和一个 域名 组成,以 ‘@’ 符号分隔。除小写字母之外,电子邮件地址还可以含有一个或多个 ‘.’ 或 ‘+’ 。

例如,在 alice@leetcode.com中, alice 是 本地名 ,而 leetcode.com 是 域名 。
如果在电子邮件地址的 本地名 部分中的某些字符之间添加句点(‘.’),则发往那里的邮件将会转发到本地名中没有点的同一地址。请注意,此规则 不适用于域名 。

例如,"alice.z@leetcode.com” 和 “alicez@leetcode.com” 会转发到同一电子邮件地址。
如果在 本地名 中添加加号(‘+’),则会忽略第一个加号后面的所有内容。这允许过滤某些电子邮件。同样,此规则 不适用于域名 。

例如 m.y+name@email.com 将转发到 my@email.com。
可以同时使用这两个规则。

给你一个字符串数组 emails,我们会向每个 emails[i] 发送一封电子邮件。返回实际收到邮件的不同地址数目。

示例 1:
输入:emails = [“test.email+alex@leetcode.com”,“test.e.mail+bob.cathy@leetcode.com”,“testemail+david@lee.tcode.com”]
输出:2
解释:实际收到邮件的是 “testemail@leetcode.com” 和 “testemail@lee.tcode.com”。

示例 2:
输入:emails = [“a@leetcode.com”,“b@leetcode.com”,“c@leetcode.com”]
输出:3

提示:
1 <= emails.length <= 100
1 <= emails[i].length <= 100
emails[i] 由小写英文字母、‘+’、‘.’ 和 ‘@’ 组成
每个 emails[i] 都包含有且仅有一个 ‘@’ 字符
所有本地名和域名都不为空
本地名不会以 ‘+’ 字符作为开头

代码

package dayLeetCode;

import java.util.HashSet;
import java.util.Set;

public class dayleecode929 {
    // 模拟,将本地名经过题目提供的处理操作处理后,重新链接域名,存入一个哈希数组中
    public int numUniqueEmails(String[] emails) {
        Set<String> ansEmails = new HashSet<>();
        for (String s : emails){
            int index = s.indexOf('@');
            // 忽略第一个加号后面所有的内容
            // (    [     {    /    ^    -    $     ¦    }    ]    )    ?    *    +    .
            // 以上字符需要转义
            String str = s.substring(0, index).split("\\+")[0];
            // 忽略.
            str = str.replace(".", "");
            ansEmails.add(str + s.substring(index));
        }

        return ansEmails.size();
    }

    public static void main(String[] args) {
        dayleecode929 obj = new dayleecode929();
        String[] emails = new String[]{
                "test.email+alex@leetcode.com","test.e.mail+bob.cathy@leetcode.com","testemail+david@lee.tcode.com"
        };
        System.out.println(obj.numUniqueEmails(emails));
    }
}

【人工智能之深度学习】23. 推荐系统升级实战:LightGCN重构协同过滤全流程(Amazon-Beauty数据集+完整代码) 摘要:传统协同过滤(如矩阵分解)在电商推荐中存在三大痛点:忽略用户-物品高阶关联、交互数据稀疏导致冷启动、特征工程依赖人工设计。本文基于Amazon-Beauty数据集(含20万+用户交互),用LightGCN图神经网络重构推荐系统:1)构建用户-物品二部图,通过3层图卷积捕捉“用户→物品→用户”的多跳关联;2)采用BPR负采样损失优化嵌入学习,缓解数据稀疏;3)端到端输出用户/物品嵌入,无需人工特征。 阅读详情

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