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Python程序提取网格匹配字符串

WBOY

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发布时间:2023-09-09 22:21:09

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来源于tutorialspoint

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python程序提取网格匹配字符串

模式识别是一个重要的编程概念。它允许我们检索满足特定条件或匹配特定序列的特定数据。这一原理在语言图像处理等各个领域都有帮助。字符串匹配帮助我们从大量数据中提取有意义的信息。

在本文中,我们将讨论从给定字符串列表中提取网格匹配字符串的类似概念。网格匹配的重点是提取等长的“相似”字符串,我们来详细讨论这个问题。

理解问题

主要概念是提取遵循特定模式的相似字符串。网格字符串包含丢失的字符,并且应该提取与网格的隐藏模式匹配的那些字符串。让我们通过一个例子来理解这一点 -

输入输出场景

Input:
lis1 = ["Suresh", "Ramesh", "Ravi", "Raghav"]
mesh = "___e_h"

网格包含字母“e”和“h”以及一些形成图案的缺失字符。我们必须从列表中提取与网格模式匹配的字符串。

立即学习Python免费学习笔记(深入)”;

Output: ['Suresh', 'Ramesh']

显然,单词“Suresh”和“Ramesh”与网格图案匹配。现在我们已经理解了问题陈述,让我们讨论一些解决方案。

将迭代与 Zip() 一起使用

传递字符串列表和网格图案后,我们将创建一个空列表来存储提取的字符串。我们将使用“for”循环迭代每个字符串,并在循环内建立一个条件来检查当前“字符串”(单词)的长度是否等于该字符串的长度。网。

这允许我们选择相关字符串进行网格匹配。该条件还检查网格中的字符是否是“下划线”或者是否与单词中的相应字符匹配。

使用这两个条件,我们将提取与网格模式匹配的单词。如果字符串及其字符都满足条件,则将使用 zip() 函数对“mesh”中的字符与“”中的字符进行迭代和配对词”。该函数允许对两种模式进行成对比较。

示例

以下是提取网格匹配字符串的示例 –

Peppertype.ai
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高质量AI内容生成软件,它通过使用机器学习来理解用户的需求。

下载
lis1 = ["Suresh", "Ramesh", "Ravi", "Raghav"]
mesh = "___e_h"
lis2 = []
print(f"The original list is: {lis1}")

for words in lis1:
   if (len(words) == len(mesh)) and all((letter1 == "_") or (letter1 == letter2)
      for letter1, letter2 in zip(mesh, words)):
         lis2.append(words)

print(f"The new list is: {lis2}")

输出

The original list is: ['Suresh', 'Ramesh', 'Ravi', 'Raghav']
The new list is: ['Suresh', 'Ramesh']

使用列表理解

在这种方法中,我们将使用列表理解技术来生成细致而紧凑的代码。迭代的多行概念可以概括为几行代码。

这种紧凑的表示增强了程序的可读性。我们将使用相同的逻辑来建立条件并分离符合标准的值。 “for”和“if”循环都将应用于列表中。在 zip() 函数的帮助下对每个字符进行比较和配对。

示例

以下是一个示例 -

lis1 = ["Suresh", "Ramesh", "Ravi", "Raghav"]
mesh = "___e_h"
print(f"The original list is:{lis1}")

lis2 = [words for words in lis1 if (len(words) == len(mesh)) and all((letter1 == "_") or (letter1 == letter2)
           for letter1, letter2 in zip(mesh, words))]

print(f"The new list is: {lis2}")

输出

The original list is:['Suresh', 'Ramesh', 'Ravi', 'Raghav']
The new list is: ['Suresh', 'Ramesh']

使用 Filter() + Lambda() 函数

过滤功能可用于根据特定条件过滤值。提供网格图案和字符串列表后,我们将借助 filter()lambda 函数创建一个新列表。过滤器函数将过滤掉不匹配的字符串,并在其中定义一个 lambda 函数,用于检查两个模式的长度。

zip()函数将用于比较和配对字符。过滤条件将由 lambda 函数提供。

示例

以下是一个示例 -

lis1 = ["Suresh", "Ramesh", "Ravi", "Raghav"]
mesh = "___e_h"
print(f"The original list is:{lis1}")

lis2 = list(filter(lambda words: len(words) == len(mesh) and all((letter1 == "_") or (letter1 == letter2)
   for letter1, letter2 in zip(mesh, words)), lis1))
print(f"The new list is: {lis2}")

输出

The original list is:['Suresh', 'Ramesh', 'Ravi', 'Raghav']
The new list is: ['Suresh', 'Ramesh']

有价值的见解

所有上述讨论的解决方案都遵循一个核心原则:为了比较字符串和网格图案,它们的长度应该相等,即;字符串和网格应该具有相同数量的字符。此外,如果下划线的位置发生变化,模式识别也会发生变化。

结论

在本文中,我们讨论了一些丰富且有效的解决方案来提取网格匹配字符串。最初我们专注于理解网格匹配的概念,后来我们介绍了解决方案。我们应用了许多编程概念,包括“迭代”、“列表理解”、“filter()”和“lambda 函数” b>”来实现我们的目标。

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