Skip to main content

Simple Data Structures Library

Project description

Cache

The idea of caching items for fast retrieval goes back nearly to the beginning of the computer science. We also use that idea and use a LRU cache for storing morphological analyses of surface forms. Before analyzing a surface form, we first look up to the cache, and if there is an hit, we just take the analyses from the cache. If there is a miss, we analyze the surface form and put the morphological analyses of that surface form in the LRU cache. As can be expected, the speed of the caching mechanism surely depends on the size of the cache.

For Developers

You can also see Python, Java, C, C++, Swift, Php, Js, or C# repository.

Requirements

Python

To check if you have a compatible version of Python installed, use the following command:

python -V

You can find the latest version of Python here.

Git

Install the latest version of Git.

Pip Install

pip3 install NlpToolkit-DataStructure-Cy

Download Code

In order to work on code, create a fork from GitHub page. Use Git for cloning the code to your local or below line for Ubuntu:

git clone <your-fork-git-link>

A directory called DataStructure will be created. Or you can use below link for exploring the code:

git clone https://github.com/starlangsoftware/DataStructure-Cy.git

Open project with Pycharm IDE

Steps for opening the cloned project:

  • Start IDE
  • Select File | Open from main menu
  • Choose DataStructure-CY file
  • Select open as project option
  • Couple of seconds, dependencies will be downloaded.

For Developers

CounterHashMap

CounterHashMap bir veri tipinin kaç kere geçtiğini hafızada tutmak için kullanılmaktadır.

Bir CounterHashMap yaratmak için

a = CounterHashMap()

Hafızaya veri eklemek için

put(self, key: object)

Örneğin,

a.put("ali");

Bu aşamanın ardından "ali" nin sayacı 1 olur.

Hafızaya o veriyi birden fazla kez eklemek için

putNTimes(self, key: object, N: int)

Örneğin,

a.putNTimes("veli", 5)

Bu aşamanın ardından "ali"'nin sayacı 5 olur.

Hafızada o verinin kaç kere geçtiğini bulmak için

count(self, key: object) -> int

Örneğin, "veli" nin kaç kere geçtiğini bulmak için

kacKere = a.count("veli")

Bu aşamanın ardından kacKere değişkeninin değeri 5 olur.

Hafızada hangi verinin en çok geçtiğini bulmak için

max(self) -> object

Örneğin,

kelime = a.max()

Bu aşamanın ardından kelime "veli" olur.

LRUCache

LRUCache veri cachelemek için kullanılan bir veri yapısıdır. LRUCache en yakın zamanda kullanılan verileri öncelikli olarak hafızada tutar. Bir LRUCache yaratmak için

LRUCache(self, cacheSize: int)

kullanılır. cacheSize burada cachelenecek verinin büyüklüğünün limitini göstermektedir.

Cache'e bir veri eklemek için

add(self, key: object, data: object)

kullanılır. data burada eklenecek veriyi, key anahtar göstergeyi göstermektedir.

Cache'de bir veri var mı diye kontrol etmek için

contains(self, key: object) -> bool

kullanılır.

Cache'deki veriyi anahtarına göre getirmek için

get(self, key: object) -> object

kullanılır.

Project details


Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

nlptoolkit_datastructure_cy-1.0.14.tar.gz (855.6 kB view details)

Uploaded Source

File details

Details for the file nlptoolkit_datastructure_cy-1.0.14.tar.gz.

File metadata

File hashes

Hashes for nlptoolkit_datastructure_cy-1.0.14.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 933cd63be47ed1886ffd1561271101289c607cbbaa25f4abb120235279b8dde2
MD5 eac1634ce756c62303f6871f8cf10d61
BLAKE2b-256 255c7d18318c08a21479b4fb6fb41453b8731bbd22b25bff8e4c277f16dbd290

See more details on using hashes here.

Supported by

AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Monitoring Depot Continuous Integration Fastly CDN Google Download Analytics Pingdom Monitoring Sentry Error logging StatusPage Status page