java记事本uic代码 java记事本helloworld

我的世界PE1.0版本指令代码。

1./vanish隐身。

2./fireball释放地狱轰炸机的火球，从OP的口里吐出来。

3./shock[玩家ID]雷击某个玩家，如果直接。

4./shock就在你的准心对着的地方给予雷击。

5./nuke[ID]在某个玩家上方放核弹，其实就是一堆被激活的TNT从天上飞下来。

6./antioch在准心所指的地方放一颗炸弹。

7./butcher杀死附近的全部怪物。

8./killall杀死附近的全部生物，包括人类。

9./kill[ID]杀死某个玩家。

10./uicide自杀。

《我的世界》

《Minecraft》（官方中文译名“我的世界”，台湾译为“当个创世神”。华人圈亦有人称之

麦块等），是一款创造生存类游戏，玩家可以在一个三维世界里用各种方块建造建筑物。

最初由瑞典人马库斯·阿列克谢·泊松（Markus "Notch" Persson）单独开发，现已成立

Mojang公司来开发此游戏。该游戏基于Java平台，开发灵感来自《矮人要塞》

（Dwarf Fortress）、《模拟乐园》（Thrillville）、《地城守护者》（Dungeon Keeper）和

《Infiniminer》。

相关问答

Q1: es使用与原理4 -- phrase match ，slop近似匹配，搜索推荐等等

match query，只能搜索到包含java和spark的document，但是不知道java和spark是不是离的很近

包含java或包含spark，或包含java和spark的doc，都会被返回回来。我们其实并不知道哪个doc，java和spark距离的比较近。如果我们就是希望搜索java spark,中间不能插入任何其他的字符 或者指定中间只能隔num个字符，那这个时候match去做全文检索，能搞定我们的需求吗？答案是，搞不定。

两个需求：

1、java spark，就靠在一起，中间不能插入任何其他字符，就要搜索出来这种doc

2、java spark，但是要求，java和spark两个单词靠的越近，doc的分数越高，排名越靠前

phrase match 就是短语匹配，将短语作为一个整体去查找。

3、分词后的临时 position

从结果中，我们可以看出 hello的临时位置是0，world, java spark 的位置依次是 1，2,3

4、短语搜索的原理(近似搜索的原理也是这样的)

hello world, java spark doc1

hi, spark java doc2

hello doc1(0)

wolrd doc1(1)

java doc1(2) doc2(2)

spark doc1(3) doc2(1)

java spark -- match phrase

java spark -- java和spark

java -- doc1(2) doc2(2)

spark -- doc1(3) doc2(1)

要找到每个term都在的一个共有的那些doc，就是要求一个doc，必须包含每个term，才能拿出来继续计算

doc1 -- java和spark -- spark position恰巧比java大1 -- java的position是2，spark的position是3，恰好满足条件 ，doc1符合条件

doc2 -- java和spark -- java position是2，spark position是1，spark position比java position小1，而不是大1 -- 光是position就不满足，那么doc2不匹配

类似的 近似搜索原理也是这样的

slop的含义是什么？ 搜索文本，中的几个term，要经过几次移动才能与一个document匹配，这个移动的次数，就是slop。简单的说就是 java 和 spark之间的距离 或者java和spark交换后的距离+2(这里的2是交换所需要的步数),slop搜索下，关键词离的越近，relevance score就会越高。

比如你搜索一个java spark，含有java，或者含有是spark，或者同时含有，并且 尽可能让包含java spark，或者是java和spark离的很近的doc，排在最前面，同时提供了召回率还兼顾了精准率。

直接用match_phrase短语搜索，会导致必须有term都在doc field中出现，而且距离在slop限定范围内，才能匹配上

此时可以用bool组合match query和match_phrase query一起，来实现上述效果

match -- 只要简单的匹配到了一个term，就可以理解将term对应的doc作为结果返回，扫描倒排索引，扫描到了就ok

phrase match -- 首先扫描到所有term的doc list; 找到包含所有term的doc list; 然后对每个doc都计算每个term的position，是否符合指定的范围; slop，需要进行复杂的运算，来判断能否通过slop移动，匹配一个doc

match query的性能比phrase match和proximity match（有slop）要高很多。因为后两者都要计算position的距离。

match query比phrase match的性能要高10倍，比proximity match的性能要高20倍。

默认情况下，match也许匹配了1000个doc，proximity match全都需要对每个doc进行一遍运算，判断能否slop移动匹配上，然后去贡献自己的分数

但是很多情况下，match出来也许1000个doc，其实用户大部分情况下是分页查询的，所以可能最多只会看前几页，比如一页是10条，最多也许就看5页，就是50条

proximity match只要对前50个doc进行slop移动去匹配，去贡献自己的分数即可，不需要对全部1000个doc都去进行计算和贡献分数

match：1000个doc，其实这时候每个doc都有一个分数了; proximity match，前50个doc，进行rescore，重打分，即可; 让前50个doc，term举例越近的，排在越前面

1、前缀搜索

C3D0-KD345

C3K5-DFG65

C4I8-UI365

C3 -- 上面这两个都搜索出来 -- 根据字符串的前缀去搜索

不用帖子的案例背景，因为比较简单，直接用自己手动建的新索引，给大家演示一下就可以了

2、前缀搜索的原理

prefix query不计算relevance score，与prefix filter唯一的区别就是，filter会cache bitset

扫描整个倒排索引，举例说明

前缀越短，要处理的doc越多，性能越差，尽可能用长前缀搜索

前缀搜索，它是怎么执行的？性能为什么差呢？

match

C3-D0-KD345

C3-K5-DFG65

C4-I8-UI365

全文检索

每个字符串都需要被分词

c3 doc1,doc2

d0

kd345

k5

dfg65

c4

i8

ui365

c3 -- 扫描倒排索引 -- 一旦扫描到c3，就可以停了，因为带c3的就2个doc，已经找到了 -- 没有必要继续去搜索其他的term了

match性能往往是很高的

如果前缀搜索那么 (前缀搜索是不分词的)

C3-D0-KD345

C3-K5-DFG65

C4-I8-UI365

c3 -- 先扫描到了C3-D0-KD345，很棒，找到了一个前缀带c3的字符串 -- 还是要继续搜索的，因为后面还有一个C3-K5-DFG65，也许还有其他很多的前缀带c3的字符串 -- 你扫描到了一个前缀匹配的term，

不能停，必须继续搜索 -- 直到扫描完整个的倒排索引，才能结束，所以prefix性能很差

3、通配符搜索

跟前缀搜索类似，功能更加强大

C3D0-KD345

C3K5-DFG65

C4I8-UI365

5字符-D任意个字符5

5?-*5：通配符去表达更加复杂的模糊搜索的语义

?：任意字符

*：0个或任意多个字符

性能一样差，必须扫描整个倒排索引，才ok

4、正则搜索

C[0-9].+

[0-9]：指定范围内的数字

[a-z]：指定范围内的字母

.：一个字符

+：前面的正则表达式可以出现一次或多次

wildcard和regexp，与prefix原理一致，都会扫描整个索引，性能很差

输入 hello w ，会联想到hello world，hello we，hello win，hello wind 等等

原理跟match_phrase类似，唯一的区别，就是把最后一个term作为前缀去搜索。

hello就是去进行match，搜索对应的doc

w，会作为前缀，去扫描整个倒排索引，找到所有w开头的doc

然后找到所有doc中，即包含hello，又包含w开头的字符的doc

根据你的slop去计算，看在slop范围内，能不能让hello w，正好跟doc中的hello和w开头的单词的position相匹配

也可以指定slop，但是只有最后一个term会作为前缀

max_expansions：指定prefix最多匹配多少个term，超过这个数量就不继续匹配了，限定性能

默认情况下，前缀要扫描所有的倒排索引中的term，去查找w打头的单词，但是这样性能太差。可以用max_expansions限定，w前缀最多匹配多少个term，就不再继续搜索倒排索引了。

尽量不要用，因为，最后一个前缀始终要去扫描大量的索引，性能可能会很差，可以使用ngram来实现

什么是ngram

quick，5种长度下的ngram

ngram length=1，q u i c k

ngram length=2，qu ui ic ck

ngram length=3，qui uic ick

ngram length=4，quic uick

ngram length=5，quick

什么是edge ngram

quick，首字母后进行ngram

q

qu

qui

quic

quick

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