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联合generate_possible_words将其转换成C++版本

post_process 方法和 generate_possible_words 方法转换为 C++ 版本需要考虑语言的语法差异、数据结构的选择以及如何处理字符串。下面是一个简化版本的 C++ 实现。

假设

在此示例中,我假设 generate_possible_words 函数已经被定义,并返回可能的单词列表。还假设有相应的数据结构,例如前缀树(Trie)和映射关系(类似于字典)。

C++ 示例代码

#include <iostream>
#include <unordered_map>
#include <vector>
#include <regex>
#include <string>

class TrieNode {
public:
    std::unordered_map<char, TrieNode*> children;
    bool is_end = false;
    int weight = 0; // 假设存在权重字段

    // 其他必要的方法...
};

class Trie {
public:
    TrieNode* root;

    Trie() {
        root = new TrieNode();
    }

    void insert(const std::string& word, int weight) {
        TrieNode* node = root;
        for (char c : word) {
            if (!node->children.count(c)) {
                node->children[c] = new TrieNode();
            }
            node = node->children[c];
        }
        node->is_end = true;
        node->weight = weight; // 设置权重
    }

    TrieNode* search_prefix(const std::string& prefix) {
        TrieNode* node = root;
        for (char c : prefix) {
            if (!node->children.count(c)) return nullptr;
            node = node->children[c];
        }
        return node;
    }

    // 其他必要的方法...
};

class TextProcessor {
private:
    std::unordered_map<char, std::string> char2pinyin; // 字符到拼音映射
    std::unordered_map<std::string, std::vector<char>> pinyin2char; // 拼音到字符映射
    const int INF = 1e9; // 表示负无穷大的常量

public:
    TextProcessor(/* 初始化参数 */) { 
      // 初始化内容... 
    }

   std::vector<std::string> generate_possible_words(const std::string& word_to_check,
                                                   const std::unordered_map<char, std::string>& char2pinyin,
                                                   const std::unordered_map<std::string, std::vector<char>>& pinyin2char,
                                                   const std::unordered_set<char>& chars_set) {
       // 实现生成可能单词的逻辑
       return {}; 
   }

   std::string post_process(const std::string& text, Trie& trie, const std::unordered_set<char>& chars_set) {
       // 过滤掉原字符串及热词之外的字符,减少冗余计算
       auto filtered_char2pinyin = char2pinyin; 
       for (auto it = filtered_char2pinyin.begin(); it != filtered_char2pinyin.end();) {
           if (chars_set.find(it->first) == chars_set.end()) 
               it = filtered_char2pinyin.erase(it); 
           else 
               ++it;
       }

       auto filtered_pinyin2char = pinyin2char; 
       for (auto it = filtered_pinyin2char.begin(); it != filtered_pinyin2char.end();) {
           auto& valid_filtered_chars = it->second;
           valid_filtered_chars.erase(
               std::remove_if(valid_filtered_chars.begin(), valid_filtered_chars.end(),
                              [&chars_set](char c){ return chars_set.find(c) == chars_set.end(); }),
               valid_filtered_chars.end()
           );
           if (valid_filtered_chars.empty())
               it = filtered_pinyin2char.erase(it);
           else
               ++it;
       }

       // 使用正则表达式匹配中文和英文
       std::regex regex(R"([a-zA-Z]+|[\u4e00-\u9fff]+)");
       auto words_begin =
          std::sregex_iterator(text.begin(), text.end(), regex);
       auto words_end =
          std::sregex_iterator();

       std::string corrected_sentence;

       for (std::sregex_iterator i = words_begin; i != words_end; ++i) {
           const auto part = i->str();
           
           if (std::regex_match(part, std::regex(R"(^[a-zA-Z]+$)"))) { // 英文部分直接跳过
               corrected_sentence += part;
           } else {                
               size_t N = part.size();
               size_t j, matched_index=0;

               while(matched_index < N){
                   bool matched=false;
                   for(j=std::min(N - matched_index, static_cast<size_t>(5)); j > 0; --j){
                       const auto word_to_check=part.substr(matched_index,j);
                       auto possible_words=generate_possible_words(word_to_check,filtered_char2pinyin,filtered_pinyin2char,chars_set);

                       int best_score=-INF;
                       std::string best_match;

                       for(const auto &possible_word: possible_words){
                           TrieNode* node=trie.search_prefix(possible_word);
                           if(node && node->is_end){
                               if(node->weight > best_score){
                                   best_score=node->weight;
                                   best_match=possible_word;
                                   matched=true;
                               }
                           }
                       }

                       if(matched){
                           corrected_sentence+=best_match;
                           matched_index+=j;
                           break;  
                       }
                   }
                   
                   if(!matched){
                       corrected_sentence += part[matched_index];
                       ++matched_index;
                   }
               }     
           }
       }
       
       return corrected_sentence;  
   }   
};

注意事项:

  1. 头文件:确保包含适当的头文件,如 <iostream><unordered_map><vector><regex>

  2. Unicode 支持:C++标准库中的 std:string 默认不支持Unicode,因此使用 UTF-8 编码时需谨慎对待中文字符。如果使用的是C++11或更高版本,请考虑用库如 ICU 来处理 Unicode 字符串。

  3. 函数实现:为了完整性,你需要根据实际需求实现 generate_possible_words 函数。

  4. 错误处理与优化:上述代码只是一个简单示例,具体情况下可以添加错误处理机制并进行性能优化。

如果你有任何进一步的问题或特定需求,请告诉我!


内容由零声教学AI助手提供,问题来源于学员提问

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