句子是一串由空格分隔的单词。每个单词仅由小写字母组成。 如果某个单词在其中一个句子中恰好出现一次，在另一个句子中却没有出现，那么这个单词就是不常见的。 给你两个句子s1和s2，返回所有不常见单词的列表。返回列表中单词可以按任意顺序组织。 示例： 输入：s1 = “this apple
难度：简单 目录 一、问题描述 二、思路 1、解题思路 2、极端情况判断 3、解决极端情况 三、解题 1、代码实现 2、时间复杂度 and 空间复杂度 四、总结 一、问题描述 这里直接采用的是LeetCode上面的问题描述。 句子 是一串由空格分隔的单词。每个 单词 仅由小写
查看原题 解题思路 先将两个字符串的单词分割到数组中 使用Map集合统计两个字符串中每个单词的数量 遍历两个map集合，判断是否另个map集合没有这个单词，且当前字符串该单词出现的频率为1 代码 /** * @param {string} s1 * @param {string} s2 * @return {string[]} */ var un
1598. 两句话中的不常见单词 给定两个句子 A 和 B 。 （句子是一串由空格分隔的单词。每个单词仅由小写字母组成。） 如果一个单词在其中一个句子中只出现一次，在另一个句子中却没有出现，那么这个单词就是不常见的。 返回所有不常用单词的列表。 您可以按任
char ** uncommonFromSentences(char * A, char * B, int* returnSize){ int alen = strlen(A); int blen = strlen(B); if (!alen && !blen) { * returnSize = 0; return NULL; } char* str = (char*)calloc(alen+blen+
短文本匹配&自然语言推理模型--ESIM 参考博客 论文链接：http://tongtianta.site/paper/11096 一、 原理 ESIM，简称 “Enhanced LSTM for Natural Language Inference“。顾名思义，一种专为自然语言推断而生的加强版 LSTM。至于它是如何加强 LSTM，听我细细道来。 Unlike the previous
