第四周-2.3前缀

博客围绕字符串前缀查询问题展开,给定n个字符串,进行m次询问,每次询问一个字符串,需求出该字符串是n个字符串中多少个串的前缀。介绍了输入输出格式、样例及解释,给出数据限制,提示这是trie树基本题,还提供程序模板和含算法细节的程序。

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                                 前缀


描述

给定n个字符串,再询问m次,每个询问给出一个字符串,求出这个字符串是n个字符串里,多少个串的前缀。

前缀:从头开始的一段连续子串。比如字符串ab是字符串abcd的前缀,也是字符串ab(自身)的前缀,但不是bab的前缀。

输入

第一行包含两个正整数n,m。

接下来n行,每行表示一个字符串,表示给定的n个字符串中的一个。

再接下来m行,每行一个字符串,表示询问的字符串。

输出

输出m行,每行表示询问的答案。

样例1输入

5 4
ab
abc
ab
ba
bb
a
b
ab
abc

样例1输出

3
2
3
1

样例1解释

字符串a是ab、abc、ab的前缀;

字符串b是ba、bb的前缀;

字符串ab是ab、abc、ab的前缀;

字符串abc是abc的前缀。

样例2

请查看下发文件内的sample2_input.txt和sample2_output.txt。

限制

对于50%的数据,n,m ≤ 500;

对于100%的数据,n,m ≤ 5000。

字符串为26个小写字母组成,且单个长度不超过500,n个字符串的长度之和不超过1000000。

时间:10 sec

空间:512 MB

提示

[trie树基本题。]

另外,为了帮助大家完成题目,我们提供了只包含了输入输出功能的程序模板,也提供了含有算法的大部分实现细节的程序。

你可以根据自己的实际情况,在这些程序的基础上进行作答,或不参考这些程序,这将与你的得分无关。

这些程序可以从【这里】下载。

<think>好的,用户想安装TensorFlow 2.3版本,我需要根据提供的引用资料整理出安装步骤。首先,看看引用里提到的安装方法。引用1到4都提到了Anaconda的安装,这可能是一个关键步骤。 用户使用的是哪个操作系统呢?引用3提到了Ubuntu,引用4是Linux系统,但大部分步骤应该也适用于Windows,可能需要调整路径。安装Anaconda是通用的第一步,所以需要指导用户先安装Anaconda3,然后创建虚拟环境。这样可以隔离不同项目的依赖,避免版本冲突。 接下来,安装TensorFlow 2.3。引用1和3提到使用pip install命令,但可能需要指定版本号,比如tensorflow==2.3.0。对于GPU版本,用户需要检查CUDA和cuDNN的版本是否符合要求。引用23提到GPU版本需要CUDA 10.1和cuDNN 7.6,用户需要确认这些依赖是否安装正确。 测试安装部分,引用1和2都有提到运行Python代码导入tensorflow并输出版本号。这一步很重要,确保安装成功。如果有GPU支持的话,还需要检查tensorflow是否检测到GPU,比如通过tf.test.is_gpu_available()。 在PyCharm中配置环境,用户可能需要手动选择conda环境路径,确保PyCharm使用正确的解释器。这部分需要详细说明路径的位置,比如在Windows和Linux下的不同。 用户可能遇到的问题包括环境变量配置错误、CUDA版本不匹配,或者pip安装时网络问题导致下载失败。需要提醒用户注意这些点,并建议使用清华镜像源加速下载。 最后,生成相关问题时要涵盖常见的问题,比如GPU安装失败怎么办,如何验证安装成功,以及与其他框架的兼容性。这些问题能帮助用户进一步解决可能遇到的困难。</think>### TensorFlow 2.3 安装步骤指南 #### 一、安装Anaconda3 1. **下载Anaconda** 访问[Anaconda官网](https://www.anaconda.com/products/distribution)下载对应操作系统的安装包(建议选择Python 3.7或3.8版本,兼容TensorFlow 2.3)[^3][^4]。 2. **执行安装** - *Windows*: 双击安装包,按提示完成安装,勾选“Add Anaconda to PATH”选项[^1]。 - *Linux/Ubuntu*: 使用终端命令安装: ```bash bash Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh ``` #### 二、创建虚拟环境(推荐) ```bash conda create -n tf2.3 python=3.8 # 创建名为tf2.3的环境 conda activate tf2.3 # 激活环境 ``` #### 三、安装TensorFlow 2.3 1. **CPU版本安装** 使用pip安装指定版本: ```bash pip install tensorflow==2.3.0 ``` 若下载慢,可改用国内镜像源: ```bash pip install tensorflow==2.3.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 2. **GPU版本安装** 需先配置CUDA 10.1和cuDNN 7.6[^2]: ```bash pip install tensorflow-gpu==2.3.0 ``` #### 四、验证安装 运行Python交互环境,执行以下代码: ```python import tensorflow as tf print(tf.__version__) # 应输出2.3.0 print(tf.test.is_gpu_available()) # GPU版本返回True ``` #### 五、PyCharm配置 1. 打开PyCharm,创建新项目。 2. 在项目设置中,选择`Conda环境` -> `现有环境`,路径指向: - *Windows*: `C:\Users\<用户名>\Anaconda3\envs\tf2.3\python.exe` - *Linux/Ubuntu*: `~/anaconda3/envs/tf2.3/bin/python` #### 常见问题 - **CUDA/cuDNN版本不匹配**:需严格匹配TensorFlow 2.3要求的CUDA 10.1和cuDNN 7.6。 - **虚拟环境未生效**:确认终端提示符显示`(tf2.3)`前缀,或手动激活环境。 ---
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