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");e=n[0];for(var r=1;r'},t}},g=p,h=o("56b3"),b=o.n(h),C='# 示例文章：Google 搜索的即时自动补全功能究竟是如何“工作”的？\r\n\r\n> Google 搜索**自动补全功能**的强大，相信不少朋友都能感受到，它帮助我们更快地“补全”我们所要输入的搜索关键字。那么，它怎么知道我们要输入什么内容？它又是如何工作的？在这篇文章里，我们一起来看看。\r\n\r\n## 使用自动补全\r\n\r\nGoogle 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。\r\n\r\n\r\n\r\n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。\r\n\r\n谷歌搜索的自动补全功能对于使用移动设备的用户来说特别有用，用户可以轻松在难以键入的小屏幕上完成搜索。当然，对于移动设备用户和台式机用户而言，这都节省了大量的时间。根据 Google 官方报告，自动补全功能可以减少大约 25% 的打字，累积起来，预计每天可以节省 200 多年的打字时间。是的，每天！\r\n\r\n> 注意，本文所提到的“**联想词**”与“**预测**”，是同一个意思。\r\n\r\n## 基于“预测”而非“建议”\r\n\r\nGoogle 官方将自动补全功能称之为“预测”，而不是“建议”，为什么呢？其实是有充分理由的。自动补全功能是为了**帮助用户完成他们打算进行的搜索**，而不是建议用户要执行什么搜索。\r\n\r\n那么，Google 是如何确定这些“预测”的？其实，Google 会根据趋势搜索 [trends](https://trends.google.com/trends/?geo=US) 给到我们这些“预测”。简单来说，哪个热门、哪个搜索频率高，就更可能推给我们。当然，这也与我们当前所处的位置以及我们的搜索历史相关。\r\n\r\n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。\r\n\r\n\r\n\r\n## 为什么看不到某些联想词？\r\n\r\n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：\r\n\r\n- 这个关键字不是热门字词；\r\n- 搜索的字词太新了，我们可能需要等待几天或几周才能看到联想词；\r\n- 这是一个侮辱性或敏感字词，这个搜索字词违反了 Google 的相关政策。更加详细的情况，可以了解 [Google 搜索自动补全政策](https://support.google.com/websearch/answer/7368877)。\r\n\r\n## 为什么会看到某些不当的联想词？\r\n\r\nGoogle 拥有专门设计的系统，可以自动捕获不适当的预测结果而不显示出来。然而，Google 每天需要处理数十亿次搜索，这意味着 Google 每天会显示数十亿甚至上百亿条预测。再好的系统，也可能存在缺陷，不正确的预测也可能随时会出现。\r\n\r\n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。\r\n\r\n\r\n\r\n## 如何实现自动补全算法？\r\n\r\n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。\r\n\r\n一个好的自动补全器必须是快速的，并且在用户键入下一个字符后立即更新联想词列表。**自动补全器的核心是一个函数，它接受输入的前缀，并搜索以给定前缀开头的词汇或语句列表**。通常来说，只需要返回少量的数目即可。\r\n\r\n接下来，我们先从一个简单且低效的实现开始，并在此基础上逐步构建更高效的方法。\r\n\r\n### 词汇表实现\r\n\r\n一个**简单粗暴的实现方式**是：顺序查找词汇表，依次检查每个词汇，看它是否以给定的前缀开头。\r\n\r\n但是，此方法需要将前缀与每个词汇进行匹配检查，若词汇量较少，这种方式可能勉强行得通。但是，如果词汇量规模较大，效率就太低了。\r\n\r\n一个**更好的实现方式是**：让词汇按字典顺序排序。借助二分搜索算法，可以快速搜索有序词汇表中的前缀。由于二分搜索的每一步都会将搜索的范围减半，因此，总的搜索时间与词汇表中单词数量的对数成正比，即时间复杂度是 `O(log N)`。二分搜索的性能很好，但有没有更好的实现呢？当然有，往下看。\r\n\r\n### 前缀树实现\r\n\r\n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。\r\n\r\n\r\n\r\n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。\r\n\r\n前缀的补全是顺着前缀定义的路径来查找的。例如，在上图的前缀树中，前缀 `ne` 对应于从子节点取左边缘 `N` 和唯一边缘 `E` 的路径。然后可以通过继续遍历从 `E` 节点可以达到的所有叶节点来生成补全列表。在图中，`ne` 的补全可以是两个分支：`-ed` 和 `-sted`。如果在数中找不到由前缀定义的路径，则说明词汇表中不包含以该前缀开头的单词。\r\n\r\n### 有限状态自动机(DFA)实现\r\n\r\n前缀树可以有效处理公共前缀，但是，对于其他共享词部分，仍会分别存储在每个分支中。比如，后缀 `ed`、`ing`、`tion` 在英文单词中特别常见。在上一个例子中，`e`、`d` 分别存放在了每一个分支上。\r\n\r\n有没有一种方法可以更加节省存储空间呢？有的，那就是 DFA。\r\n\r\n
\r\n'.concat(t,"
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checkImage(file) {\n // check filename suffix\n const isValidSuffix = /\\.(gif|jpg|jpeg|png|GIF|JPG|PNG)$/.test(file.name);\n if (!isValidSuffix) {\n return {\n ok: false,\n msg: \"请上传 JPG/PNG/GIF 格式的图片\",\n };\n }\n\n // check file size\n const maxSize = 10;\n const valid = file.size / 1024 / 1024 <= maxSize;\n if (!valid) {\n return {\n ok: false,\n msg: `由于公众号限制，图片大小不能超过 ${maxSize}M`,\n };\n }\n return { ok: true };\n}\n\n/**\n * 获取一个 DOM 元素的所有样式，\n * @param {DOM 元素} element DOM 元素\n * @param {排除的属性} excludes 如果某些属性对结果有不良影响，可以使用这个参数来排除\n * @returns 行内样式拼接结果\n */\nfunction getElementStyles(element, excludes = [\"width\", \"height\"]) {\n const styles = getComputedStyle(element, null);\n return Object.entries(styles)\n .filter(([key]) => styles.getPropertyValue(key) && !excludes.includes(key))\n .map(([key, value]) => `${key}:${value};`)\n .join(\"\");\n}\n\n/**\n * 移除左边多余空格\n * @param {*} str\n * @returns\n */\nexport function removeLeft(str) {\n const lines = str.split('\\n')\n // 获取应该删除的空白符数量\n const minSpaceNum = lines.filter(item => item.trim())\n .map(item => item.match(/(^\\s+)?/)[0].length)\n .sort((a, b) => a - b)[0]\n // 删除空白符\n const newStr = lines\n .map(item => item.slice(minSpaceNum))\n .join('\\n')\n return newStr\n}\n","import Vue from \"vue\";\nimport Vuex from \"vuex\";\nimport config from \"../assets/scripts/config\";\nimport WxRenderer from \"../assets/scripts/renderers/wx-renderer\";\nimport { marked } from \"marked\";\nimport CodeMirror from \"codemirror/lib/codemirror\";\nimport DEFAULT_CONTENT from \"@/assets/example/markdown.md\";\nimport DEFAULT_CSS_CONTENT from \"@/assets/example/theme-css.txt\";\nimport { setColor, formatDoc, formatCss } from \"../assets/scripts/util\";\n\nVue.use(Vuex);\n\nconst state = {\n wxRenderer: null,\n output: \"\",\n html: \"\",\n editor: null,\n cssEditor: null,\n currentFont: \"\",\n currentSize: \"\",\n currentColor: \"\",\n citeStatus: 0,\n nightMode: false,\n codeTheme: \"github\",\n 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\r\n'.concat(t,"
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引用链接
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${\n line || \" \"\n }`\n );\n const codeTheme = \"github\";\n return `\n \n ${codeLines.join(\"\")}\n \n ${text}`;\n renderer.listitem = (text) =>\n `<%s/>${text}`;\n\n renderer.list = (text, ordered, start) => {\n text = text.replace(/<\\/*p.*?>/g, \"\");\n let segments = text.split(`<%s/>`);\n if (!ordered) {\n text = segments.join(\"•\");\n return `${text}
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`;\n };\n renderer.image = (href, title, text) => {\n let subText = \"\";\n if (text) {\n subText = ``;\n return renderer;\n };\n }\n}\nexport default WxRenderer;\n","export default \"# 示例文章：Google 搜索的即时自动补全功能究竟是如何“工作”的？\\r\\n\\r\\n> Google 搜索**自动补全功能**的强大，相信不少朋友都能感受到，它帮助我们更快地“补全”我们所要输入的搜索关键字。那么，它怎么知道我们要输入什么内容？它又是如何工作的？在这篇文章里，我们一起来看看。\\r\\n\\r\\n## 使用自动补全\\r\\n\\r\\nGoogle 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。\\r\\n\\r\\n\\r\\n\\r\\n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。\\r\\n\\r\\n谷歌搜索的自动补全功能对于使用移动设备的用户来说特别有用，用户可以轻松在难以键入的小屏幕上完成搜索。当然，对于移动设备用户和台式机用户而言，这都节省了大量的时间。根据 Google 官方报告，自动补全功能可以减少大约 25% 的打字，累积起来，预计每天可以节省 200 多年的打字时间。是的，每天！\\r\\n\\r\\n> 注意，本文所提到的“**联想词**”与“**预测**”，是同一个意思。\\r\\n\\r\\n## 基于“预测”而非“建议”\\r\\n\\r\\nGoogle 官方将自动补全功能称之为“预测”，而不是“建议”，为什么呢？其实是有充分理由的。自动补全功能是为了**帮助用户完成他们打算进行的搜索**，而不是建议用户要执行什么搜索。\\r\\n\\r\\n那么，Google 是如何确定这些“预测”的？其实，Google 会根据趋势搜索 [trends](https://trends.google.com/trends/?geo=US) 给到我们这些“预测”。简单来说，哪个热门、哪个搜索频率高，就更可能推给我们。当然，这也与我们当前所处的位置以及我们的搜索历史相关。\\r\\n\\r\\n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。\\r\\n\\r\\n\\r\\n\\r\\n## 为什么看不到某些联想词？\\r\\n\\r\\n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：\\r\\n\\r\\n- 这个关键字不是热门字词；\\r\\n- 搜索的字词太新了，我们可能需要等待几天或几周才能看到联想词；\\r\\n- 这是一个侮辱性或敏感字词，这个搜索字词违反了 Google 的相关政策。更加详细的情况，可以了解 [Google 搜索自动补全政策](https://support.google.com/websearch/answer/7368877)。\\r\\n\\r\\n## 为什么会看到某些不当的联想词？\\r\\n\\r\\nGoogle 拥有专门设计的系统，可以自动捕获不适当的预测结果而不显示出来。然而，Google 每天需要处理数十亿次搜索，这意味着 Google 每天会显示数十亿甚至上百亿条预测。再好的系统，也可能存在缺陷，不正确的预测也可能随时会出现。\\r\\n\\r\\n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。\\r\\n\\r\\n\\r\\n\\r\\n## 如何实现自动补全算法？\\r\\n\\r\\n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。\\r\\n\\r\\n一个好的自动补全器必须是快速的，并且在用户键入下一个字符后立即更新联想词列表。**自动补全器的核心是一个函数，它接受输入的前缀，并搜索以给定前缀开头的词汇或语句列表**。通常来说，只需要返回少量的数目即可。\\r\\n\\r\\n接下来，我们先从一个简单且低效的实现开始，并在此基础上逐步构建更高效的方法。\\r\\n\\r\\n### 词汇表实现\\r\\n\\r\\n一个**简单粗暴的实现方式**是：顺序查找词汇表，依次检查每个词汇，看它是否以给定的前缀开头。\\r\\n\\r\\n但是，此方法需要将前缀与每个词汇进行匹配检查，若词汇量较少，这种方式可能勉强行得通。但是，如果词汇量规模较大，效率就太低了。\\r\\n\\r\\n一个**更好的实现方式是**：让词汇按字典顺序排序。借助二分搜索算法，可以快速搜索有序词汇表中的前缀。由于二分搜索的每一步都会将搜索的范围减半，因此，总的搜索时间与词汇表中单词数量的对数成正比，即时间复杂度是 `O(log N)`。二分搜索的性能很好，但有没有更好的实现呢？当然有，往下看。\\r\\n\\r\\n### 前缀树实现\\r\\n\\r\\n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。\\r\\n\\r\\n\\r\\n\\r\\n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。\\r\\n\\r\\n前缀的补全是顺着前缀定义的路径来查找的。例如，在上图的前缀树中，前缀 `ne` 对应于从子节点取左边缘 `N` 和唯一边缘 `E` 的路径。然后可以通过继续遍历从 `E` 节点可以达到的所有叶节点来生成补全列表。在图中，`ne` 的补全可以是两个分支：`-ed` 和 `-sted`。如果在数中找不到由前缀定义的路径，则说明词汇表中不包含以该前缀开头的单词。\\r\\n\\r\\n### 有限状态自动机(DFA)实现\\r\\n\\r\\n前缀树可以有效处理公共前缀，但是，对于其他共享词部分，仍会分别存储在每个分支中。比如，后缀 `ed`、`ing`、`tion` 在英文单词中特别常见。在上一个例子中，`e`、`d` 分别存放在了每一个分支上。\\r\\n\\r\\n有没有一种方法可以更加节省存储空间呢？有的，那就是 DFA。\\r\\n\\r\\n
\\r\\n${htmlStr}
`,\n ]);\n\n downLink.href = URL.createObjectURL(blob);\n document.body.appendChild(downLink);\n downLink.click();\n document.body.removeChild(downLink);\n\n function setStyles(element) {\n switch (true) {\n case isSection(element):\n case isPre(element):\n case isCode(element):\n case isSpan(element):\n element.setAttribute(\"style\", getElementStyles(element));\n default:\n }\n if (element.children.length) {\n Array.from(element.children).forEach((child) => setStyles(child));\n }\n\n // 判断是否是包裹代码块的 section 元素\n function isSection(element) {\n return (\n element.tagName === \"SECTION\" &&\n Array.from(element.classList).includes(\"code-snippet__github\")\n );\n }\n // 判断是否是包裹代码块的 pre 元素\n function isPre(element) {\n return (\n element.tagName === \"PRE\" &&\n Array.from(element.classList).includes(\"code__pre\")\n );\n }\n // 判断是否是包裹代码块的 code 元素\n function isCode(element) {\n return (\n element.tagName === \"CODE\" &&\n Array.from(element.classList).includes(\"prettyprint\")\n );\n }\n // 判断是否是包裹代码字符的 span 元素\n function isSpan(element) {\n return (\n element.tagName === \"SPAN\" &&\n (isCode(element.parentElement) ||\n isCode(element.parentElement.parentElement))\n );\n }\n }\n}\n\n/**\n * 生成列表字符串\n * @param {*} data 对应内容集合\n * @param {*} rows 行\n * @param {*} cols 列\n */\nexport function createTable({ data, rows, cols }) {\n let table = \"\";\n let currRow = [];\n for (let i = 0; i < rows + 2; ++i) {\n table += \"|\\t\";\n currRow = [];\n for (let j = 0; j < cols; ++j) {\n const rowIdx = i > 1 ? i - 1 : i;\n i === 1\n ? currRow.push(\"---\\t\")\n : currRow.push(data[`k_${rowIdx}_${j}`] || \"\");\n }\n table += currRow.join(\"\\t|\\t\");\n table += \"\\t|\\n\";\n }\n\n return table;\n}\n\nexport const toBase64 = (file) =>\n new Promise((resolve, reject) => {\n const reader = new FileReader();\n reader.readAsDataURL(file);\n reader.onload = () => resolve(reader.result.split(\",\").pop());\n reader.onerror = (error) => reject(error);\n });\n\nexport function checkImage(file) {\n // check filename suffix\n const isValidSuffix = /\\.(gif|jpg|jpeg|png|GIF|JPG|PNG)$/.test(file.name);\n if (!isValidSuffix) {\n return {\n ok: false,\n msg: \"请上传 JPG/PNG/GIF 格式的图片\",\n };\n }\n\n // check file size\n const maxSize = 10;\n const valid = file.size / 1024 / 1024 <= maxSize;\n if (!valid) {\n return {\n ok: false,\n msg: `由于公众号限制，图片大小不能超过 ${maxSize}M`,\n };\n }\n return { ok: true };\n}\n\n/**\n * 获取一个 DOM 元素的所有样式，\n * @param {DOM 元素} element DOM 元素\n * @param {排除的属性} excludes 如果某些属性对结果有不良影响，可以使用这个参数来排除\n * @returns 行内样式拼接结果\n */\nfunction getElementStyles(element, excludes = [\"width\", \"height\"]) {\n const styles = getComputedStyle(element, null);\n return Object.entries(styles)\n .filter(([key]) => styles.getPropertyValue(key) && !excludes.includes(key))\n .map(([key, value]) => `${key}:${value};`)\n .join(\"\");\n}\n\n/**\n * 移除左边多余空格\n * @param {*} str\n * @returns\n */\nexport function removeLeft(str) {\n const lines = str.split('\\n')\n // 获取应该删除的空白符数量\n const minSpaceNum = lines.filter(item => item.trim())\n .map(item => item.match(/(^\\s+)?/)[0].length)\n .sort((a, b) => a - b)[0]\n // 删除空白符\n const newStr = lines\n .map(item => item.slice(minSpaceNum))\n .join('\\n')\n return newStr\n}\n","import Vue from \"vue\";\nimport Vuex from \"vuex\";\nimport config from \"../assets/scripts/config\";\nimport WxRenderer from \"../assets/scripts/renderers/wx-renderer\";\nimport { marked } from \"marked\";\nimport CodeMirror from \"codemirror/lib/codemirror\";\nimport DEFAULT_CONTENT from \"@/assets/example/markdown.md\";\nimport DEFAULT_CSS_CONTENT from \"@/assets/example/theme-css.txt\";\nimport { setColor, formatDoc, formatCss } from \"../assets/scripts/util\";\n\nVue.use(Vuex);\n\nconst state = {\n wxRenderer: null,\n output: \"\",\n html: \"\",\n editor: null,\n cssEditor: null,\n currentFont: \"\",\n currentSize: \"\",\n currentColor: \"\",\n citeStatus: 0,\n nightMode: false,\n codeTheme: \"github\",\n 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\n \n \n \n \n 正在生成\n
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