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cd9fdc5470
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aee75fdd60
@ -4,7 +4,7 @@
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## 使用自动补全
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## 使用自动补全
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Google 搜索的自动补全功能可以在 Google 搜索应用的大多数位置使用,包括 [Google](https://www.google.com/) 主页、适用于 IOS 和 Android 的 Google 应用,我们只需要在 Google 搜索框上开始键入关键字,就可以看到联想词了。
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Google 搜索的自动补全功能可以在 Google 搜索应用的大多数位置使用,包括 [Google](https://www.google.com/) 主页、适用于 IOS 和 Android 的 Google 应用,我们只需要在 Google 搜索框上开始键入关键字,就可以看到联想词了。
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![](https://gitee.com/yanglbme/wxmd-editor/raw/master/assets/images/juej.gif)
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![](https://gitee.com/cseye/md/raw/master/assets/images/juej.gif)
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在上图示例中,我们可以看到,输入关键字 `juej`,Google 搜索会联想到“掘金”、“掘金小册”、“绝句”等等,好处就是,我们无须输入完整的关键字即可轻松完成针对这些 topics 的搜索。
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在上图示例中,我们可以看到,输入关键字 `juej`,Google 搜索会联想到“掘金”、“掘金小册”、“绝句”等等,好处就是,我们无须输入完整的关键字即可轻松完成针对这些 topics 的搜索。
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@ -19,7 +19,7 @@ Google 官方将自动补全功能称之为“预测”,而不是“建议”
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另外,这些“预测”也会随着我们键入的关键字的变更而更改。例如,当我们把键入的关键字从 `juej` 更改为 `juex` 时,与“掘金”相关的预测会“消失”,同时,与“觉醒”、“决心”相关联的词会出现。
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另外,这些“预测”也会随着我们键入的关键字的变更而更改。例如,当我们把键入的关键字从 `juej` 更改为 `juex` 时,与“掘金”相关的预测会“消失”,同时,与“觉醒”、“决心”相关联的词会出现。
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## 为什么我们看不到某些联想词?
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## 为什么我们看不到某些联想词?
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如果我们在输入某个关键字时看不到联想词,那么表明 Google 的算法可能检测到:
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如果我们在输入某个关键字时看不到联想词,那么表明 Google 的算法可能检测到:
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@ -33,7 +33,7 @@ Google 拥有专门设计的系统,可以自动捕获不适当的预测结果
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我们作为 Google 搜索的用户,如果认定某条预测违反了相关的搜索自动补全政策,可以进行举报反馈,点击右下角“**举报不当的联想查询**”并勾选相关选项即可。
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我们作为 Google 搜索的用户,如果认定某条预测违反了相关的搜索自动补全政策,可以进行举报反馈,点击右下角“**举报不当的联想查询**”并勾选相关选项即可。
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![](https://gitee.com/cseye/md/raw/master/assets/images/feedback.gif)
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## 如何实现自动补全算法?
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## 如何实现自动补全算法?
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目前,Google 官方似乎并没有公开搜索自动补全的算法实现,但是业界在这方面已经有了不少研究。
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目前,Google 官方似乎并没有公开搜索自动补全的算法实现,但是业界在这方面已经有了不少研究。
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@ -52,7 +52,7 @@ Google 拥有专门设计的系统,可以自动捕获不适当的预测结果
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### 前缀树实现
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### 前缀树实现
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通常来说,许多词汇都以相同的前缀开头,比如 `need`、`nested` 都以 `ne` 开头,`seed`、`speed` 都以 `s` 开头。要是为每个单词分别存储公共前缀似乎很浪费。
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通常来说,许多词汇都以相同的前缀开头,比如 `need`、`nested` 都以 `ne` 开头,`seed`、`speed` 都以 `s` 开头。要是为每个单词分别存储公共前缀似乎很浪费。
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![](https://gitee.com/yanglbme/wxmd-editor/raw/master/assets/images/prefixtree.png)
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![](https://gitee.com/cseye/md/raw/master/assets/images/prefixtree.png)
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前缀树是一种利用公共前缀来加速补全速度的数据结构。前缀树在节点树中排列一组单词,单词沿着从根节点到叶子节点的路径存储,树的层次对应于前缀的字母位置。
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前缀树是一种利用公共前缀来加速补全速度的数据结构。前缀树在节点树中排列一组单词,单词沿着从根节点到叶子节点的路径存储,树的层次对应于前缀的字母位置。
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@ -63,7 +63,7 @@ Google 拥有专门设计的系统,可以自动捕获不适当的预测结果
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有没有一种方法可以更加节省存储空间呢?有的,那就是 DFA。
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有没有一种方法可以更加节省存储空间呢?有的,那就是 DFA。
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![](https://gitee.com/cseye/md/raw/master/assets/images/dfa.png)
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在上面的例子中,单词 `need`、`nested`、`seed` 和 `speed` 仅由 9 个节点组成,而上一张图中的前缀树包含了 17 个节点。
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在上面的例子中,单词 `need`、`nested`、`seed` 和 `speed` 仅由 9 个节点组成,而上一张图中的前缀树包含了 17 个节点。
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@ -82,4 +82,4 @@ Google 拥有专门设计的系统,可以自动捕获不适当的预测结果
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欢迎关注我的公众号“Doocs开源社区”,原创技术文章第一时间推送。
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欢迎关注我的公众号“Doocs开源社区”,原创技术文章第一时间推送。
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![](https://gitee.com/cseye/md/raw/master/assets/images/qrcode.jpg)
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