找出单词的变位词

假设服务器每次用一个单词pinging我,将这些单词存储在队列中。现在队列中的数据非常庞大,我们只能处理数据一次。给定5个单词,为他们在队列中找出变位词。

suppose i m sitting on a server and several machines are pinging me with a word each and we are storing these words in a Queue.Now,the data stored in the queue is very large and we can process it once only.At the end of the day we are given 5 words and we have to find all the anagrams(for each of the 5 words) present in the queue.


1.对于每个单词,按字母排序-这是HashMap的关键字。值是在队列中的词汇链表。每个排好序的变位词有相同的关键字。

2.对于给定的5个词汇,按字符排序,使用它作为关键字在HashMap中查询,并打印相应链表中的所有词汇。

1. For every word, sort characters - this is a key for HashMap. Value is a linked list with actual words in a queue. (Rule - every anagram sorted produces the same key).
2. For every word out of given 5, sort characters, use it as a key for our HashMap and print out all the values from associated linked list.


如果事先知道好要查询的这些词汇:

1.排序5个词汇中的字符,将排序好的结果放到HashSet中

2.对于每个词汇,将字符排好序并和1中创建的HashSet对比,将合理的结果存储在另一个HashSet中。

3.打印出2中创建的HashSet。

If we'd known the words beforehand we could've:
1. Sort chars in 5 words, put the sorted result in a HashSet
2. For every word, sort characters and check against HashSet created in 1 and store the result in another HashSet.
3. At the end of the day print out contents of HashSet built in (2)


如果单词中有许多多次重复的字母,比如:aaabbc 可以这样存储aaabbc

As an addition,the key of hashmap could be shorter.for example,if the key is aaabbc,we can store as aaabbc.





内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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