python找出给定字符 串中第一个重复的单词

可以通过以下代码实现：

def find_first_duplicate_word(text):
    words = text.split()
    seen_words = set()
    for word in words:
        if word in seen_words:
            return word
        else:
            seen_words.add(word)
    return None

这个函数将给定文本分割成单词，然后遍历每个单词，如果它已经在之前出现过，则返回该单词。如果遍历完所有单词后没有发现重复单词，则返回 None。

相关问题

用python给定字符串为jnt float comple分别进行如下操作，1切片操作2使用split函数进行分割操作找出c字面开头的数字找到ex结尾的单词3把每个单词首字母变为大写4统计o字母出现次数

首先，我们来依次完成这些操作：

1. 切片操作：Python 中使用 `:` 符号进行字符串切片，例如，如果字符串为 "jnt 1.23 complex", 可以截取从第一个空格到结束的部分，即 `"jnt 1.23 complex"[5:]`。

2. Split 函数：使用 `split()` 函数将字符串按空格分隔成单词列表，然后筛选出以 'c' 开头并且以 'e' 结尾的单词。例如：`"jnt 1.23 complex".split()[::-1]` 会先反转整个列表，再取出首尾满足条件的词。

3. 首字母大写：遍历单词列表，使用 `title()` 方法可以将每个单词的首字母转为大写。如：`[word.title() for word in ...]`。

4. 统计 'o' 字母出现次数：同样遍历列表，使用 `count()` 方法计算每个单词中 'o' 的出现次数，最后累加起来。如：`sum(word.count('o') for word in ...)`

完整代码示例：

s = "jnt 1.23 complex"
# 切片操作
slice_result = s[5:]

# Split 操作并找出符合条件的单词
words = slice_result.split()
start_and_end_words = [word for word in words[::-1] if word.startswith('c') and word.endswith('x')]

# 将首字母大写
capitalized_words = [word.title() for word in start_and_end_words]

# 统计 'o' 的出现次数
o_count = sum(word.count('o') for word in capitalized_words)

print("原切片结果:", slice_result)
print("符合条件的单词:", capitalized_words)
print("'o' 字母出现总次数:", o_count)

有一个词典，包含N个英文单词，现在任意给一个字符串，设计算法找出包含这个字符串的所有英文单词。

可以使用Trie树来解决这个问题。我们可以将这N个英文单词插入到Trie树中，然后在Trie树上搜索包含给定字符串的所有单词。

具体地，我们可以从给定字符串的第一个字符开始，在Trie树上进行深度优先搜索。每到达一个节点，我们就检查该节点是否表示一个单词，如果是，则将该单词加入到结果列表中。然后，我们继续向下搜索，直到搜索完整个字符串。

下面是使用Python实现的代码：

class TrieNode:
    def __init__(self):
        self.children = {}
        self.is_word = False

class Trie:
    def __init__(self):
        self.root = TrieNode()

    def insert(self, word):
        node = self.root
        for ch in word:
            if ch not in node.children:
                node.children[ch] = TrieNode()
            node = node.children[ch]
        node.is_word = True

    def search(self, word):
        node = self.root
        for ch in word:
            if ch not in node.children:
                return []
            node = node.children[ch]
        return self._dfs(node, word)

    def _dfs(self, node, prefix):
        res = []
        if node.is_word:
            res.append(prefix)
        for ch in node.children:
            res.extend(self._dfs(node.children[ch], prefix + ch))
        return res

# 示例
words = ["apple", "banana", "orange", "pineapple"]
trie = Trie()
for word in words:
    trie.insert(word)

prefix = "app"
res = trie.search(prefix)
print(res)  # ['apple']

在上面的代码中，我们首先定义了一个TrieNode类和一个Trie类。TrieNode类表示Trie树的一个节点，包含一个字典children，用来存储子节点，以及一个布尔变量is_word，用来表示该节点是否表示一个单词。Trie类包含一个根节点root，以及insert方法和search方法。

insert方法用来将一个单词插入到Trie树中。我们从根节点开始遍历单词的每个字符，如果当前字符不在当前节点的子节点中，则创建一个新的节点，并将其添加到子节点中。最终，我们将最后一个节点标记为单词的结尾。

search方法用来查找包含给定字符串的所有单词。我们从根节点开始遍历字符串的每个字符，如果当前字符不在当前节点的子节点中，则说明不存在以该字符串为前缀的单词，直接返回空列表。否则，我们继续向下搜索。如果当前节点表示一个单词，则将该单词加入到结果列表中。然后，我们继续向下搜索，直到搜索完整个字符串。最后，返回结果列表。

在示例中，我们首先创建一个包含4个单词的Trie树。然后，我们搜索以"app"为前缀的所有单词，得到结果["apple"]。