使用Scala编写函数过滤文本的回文单词
时间: 2024-06-12 20:10:42 浏览: 14
使用Scala编写函数过滤文本中的回文单词的步骤如下:
1. 定义一个函数isPalindrom,接收一个字符串参数word。
2. 在函数内部,使用reverse方法将word反转得到word2。
3. 判断word和word2是否相等,如果相等则说明word是回文单词,打印出该单词。
4. 定义一个函数filterPalindrom,接收一个字符串列表参数words。
5. 在函数内部,使用filter方法和isPalindrom函数过滤出回文单词列表。
6. 打印出回文单词列表。
Scala代码如下:
```
def isPalindrom(word: String): Unit = {
val word2 = word.reverse
if (word == word2) {
println(word + " is palindrom!")
}
}
def filterPalindrom(words: List[String]): Unit = {
val palindroms = words.filter(isPalindrom)
println("Palindroms: " + palindroms)
}
```
相关问题
使用Scala编程读取文件,并编写一个函数判断文档中的每个单词是否为回文单词,若是则输出该单词
以下是一个简单的例子,使用Scala编程读取文件并判断每个单词是否为回文单词:
```scala
import scala.io.Source
object PalindromeWords {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val filename = "example.txt" // 文件名
val source = Source.fromFile(filename) // 打开文件
val words = source.mkString.split("\\W+") // 读取文件并分割单词
for (word <- words) {
if (isPalindrome(word)) {
println(word) // 输出回文单词
}
}
source.close() // 关闭文件
}
def isPalindrome(word: String): Boolean = {
val reversed = word.reverse
return word == reversed
}
}
```
在上面的代码中,我们首先打开文件并读取其中的内容。然后,我们使用正则表达式 `\\W+` 将文本分割成单词。接下来,我们遍历每个单词并调用 `isPalindrome` 函数来判断它是否为回文单词。最后,我们输出回文单词并关闭文件。
`isPalindrome` 函数非常简单,它只是将单词反转并检查它是否与原始单词相同。如果是,则该单词是回文单词,返回 `true`;否则返回 `false`。
使用scala编写spark word2vec 文本相似度的代码
好的,以下是使用Scala编写Spark Word2Vec文本相似度的代码示例:
```scala
import org.apache.spark.ml.feature.{Word2Vec, Word2VecModel}
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object Word2VecSimilarity {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession.builder
.appName("Word2VecSimilarity")
.master("local[*]")
.getOrCreate()
val input = spark.read.textFile("path/to/input/file.txt")
.rdd.map(_.split(" ").toSeq)
val word2Vec = new Word2Vec()
.setVectorSize(100)
.setMinCount(0)
.setInputCol("text")
.setOutputCol("result")
val model = word2Vec.fit(input)
val vectors = model.getVectors
val synonyms = model.findSynonyms("word", 5)
for((word, cosineSimilarity) <- synonyms) {
println(s"$word $cosineSimilarity")
}
spark.stop()
}
}
```
这个示例代码中,我们使用Spark MLlib的Word2Vec算法来实现文本相似度。我们首先读取输入文件,将每个文本行分割成单词序列。然后,我们使用Word2Vec算法训练一个模型,将单词序列转换为向量空间中的向量。最后,我们使用模型的`findSynonyms`方法查找与给定单词最相似的5个单词,并输出它们的余弦相似度。
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