///计算从命令行输入单词的种类与个数//Map<key,Value>Key-->单词:Value-->数量…

题意 输出给定字符串出现最多的字符串(小写输出)和出现次数. 所求字符串要求:字符中可以含有A-Z.0-9. 比如说题目给出的Can1,我们可以转换成can1,can1就算一个字符串整体,而不是单独的取出can1里面的can来加一. 思路 先把大写字母全部转换成小写,然后再用map存储单词个数即可,简单用法. 注意 有个特殊的数据要判断,不写的话牛客可以AC,但是PTA最后一组数据会报错. 特例:给出的字符串最后一个字符如果不是'0'-'9'.'a'-'z'的话,单独算一个字符串判断. for循…

package com.swift.lianxi; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.Map; import java.util.Set; /*1.请简述Map 的特点 2.请简述HashMap的特点 3.请简述LinkedHashMap的特点 4.使用代码依次完成: a).将如下键值对信息存入Map集合中: "黄晓明", "Baby" "邓超&quo…

第一步,先计算需要计算概率的词频,单词种类数,类别单词总数(类别均是按照文件夹名区分)(基础数据以及分词了,每个单词一行,以及预处理好) package org.lukey.hadoop.classifyBayes; import java.io.IOException; import java.net.URI; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.uti…

分析: 1)要统计单词的个数,就自己的对文章中单词出现的判断的理解来说是:当出现一个非字母的字符的时候,对前面的一部分字符串归结为单词 2)对于最后要判断字母出现的个数这个问题,我认为应该是要用到map比较合适吧,因为map中有 键-值 的关系,可以把字符串设置为键,把出现的个数设置为整型,这样就能够建立起一一对应的关系,不用再判断所在的位置 根据上面自己的理解,今天我写了以下的一部分代码,对哈利波特第一集的这部分文章进行了单词的统计的测试,测试的结果相对良好,没有问题. package pip…

1.直接给出代码:声明数据,也可以是txt等文件,通过File类的静态方法读取其中的文本,再转换成List<string>数组. private static List<string> words = new List<string> { "there", "is", "a", "great", "house", "and", "an&quo…

//凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ #include<stdio.h> #define N 1000 void main(){ ]; ,n,state; //num 用来统计单词的个数 //state 用来记录程序当前是否处于一个单词之中,初值为0,表示不在单词中,值为1,表示正处于在一个单词中 printf("Please input the number of lines for English passage:"…

最近在看shell中有个题目为统计单词的个数,使用了awk功能,代码如下 #!/bin/bash ];then echo "Usage:basename $0 filename" exit fi filename=$ egrep -o "[a-zA-Z]+" $filename | awk '{count[$0]++} END{printf "%-14s %s\n","Word","Count" for(i…

练习题:统计一段英语文章的单词频率,取出频率最高的5个单词和个数(用python实现) 先全部转为小写再判定 lower() 怎么判定单词? 1 不是字母的特殊字符作为分隔符分割字符串 (避免特殊字符的处理不便,全部替换成'-')2 正则分割 3 遍历字符串,取每个word4 正则匹配 怎么统计个数?将wordlist的word和word的个数放入dict,排序 ''' dinghanhua 2018-11-11 练习:一段英文文章,统计每个单词的频率,返回出现频率最高的5个单词和次数 '''…

网络模型mAP计算实现代码 一.mAP精度计算 这里首先介绍几个常见的模型评价术语,现在假设我们的分类目标只有两类,计为正例(positive)和负例(negtive)分别是: 1)True positives(TP):  被正确地划分为正例的个数,即实际为正例且被分类器划分为正例的实例数(样本数): 2)False positives(FP): 被错误地划分为正例的个数,即实际为负例但被分类器划分为正例的实例数: 3)False negatives(FN):被错误地划分为负例的个数,即实际为正…