把字符串'aenabsascd'中的字符出现的次数统计出来,并以字典形式输出 方法一: def count_str(str): dic={} for i in str: dic[i]=str.count(i,0) return dic print(count_str('aenabsascd')) 结果: {'a': 3, 'e': 1, 'n': 1, 'b': 1, 's': 2, 'c': 1, 'd': 1} 方法二: def count_str(string): dic = {} for

/* 1,hash散列 2,找到每个块出现次数最多的(默认出现均匀)—–>可以用字典树 3,在每个块出现最多的数据中挑选出最大的为结果 */ 问题一: 怎么在海量数据中找出重复次数最多的一个 算法思想: 方案1:先做hash,然后求模映射为小文件,求出每个小文件中重复次数最多的一个,并记录重复次数. 然后找出上一步求出的数据中重复次数最多的一个就是所求(如下). 问题二: 网站日志中记录了用户的IP,找出访问次数最多的IP. 算法思想: IP地址最多有2^32=4G种取值可能,所以不能完全加载到

Given an array of size n, find the majority element. The majority element is the element that appears more than ⌊ n/2 ⌋ times. You may assume that the array is non-empty and the majority element always exist in the array. 这里题目要求找出出现次数超过n/2的元素. 可以先排序,

我们面临的问题有以下两点:1)数据量太大,无法在短时间内解决:2)内存不够,没办法装下那么多的数据.而对应的办法其实也就是分成1)针对时间,合适的算法+合适的数据结构来提高处理效率:2)针对空间,就是分而治之,将大数据量拆分成多个比较小的数据片,然后对其各个数据片进行处理,最后再处理各个数据片的结果.原文中也给出一个问题,"从3亿个ip中访问次数最多的IP",就试着来解决一下吧.1)首先,生成3亿条数据,为了产生更多的重复ip,前面两节就不变了,只随机生成后面的2节. private

javascript 写一段代码,判断一个字符串中出现次数最多的字符串,并统计出现的次数 function test(){ var bt = document.getElementById("bt"); bt.addEventListener("click",function(){ var str = "dafdsjkfnaiesdaadsllllllkkkkk444444444444444"; var obj = []; // 存放结果集的数组

A Time Limit: 60ms   Memory limit: 65536K  有疑问?点这里^_^ 题目描述 给出n(1<= n && n <= 2*10^6)个字符串,每个字符串只包含小写英文字母,且最多有五个.问这n个字符串中出现次数最多的有多少个. 输入 单组输入.第一行输入一个数字n,接下来n行,每行包含一个字符串. 输出 输出一个数字代表答案. 示例输入 5 aba abb w aba z 示例输出 2 释放内存与不释放内存的区别:代码: #include &

出题:数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,请找出这个数字: 分析: 解法1:首先对数组进行排序,时间复杂度为O(NlogN),由于有一个数字出现次数超过了数组的一半,所以如果二分数组的话,划分元素肯定就是这个数字: 解法2:首先创建1/2数组大小的Hash Table(哈希表可以替代排序时间,由于一个数字出现超过了数组的一半,所以不同元素个数肯定不大于数组的一半),空间复杂度O(N),顺序扫描映射数 组元素到Hash Table中并计数,最后顺序扫描Hash Table,计数超过数组

金山公司面试题:一个字符串中可能包含a~z中的多个字符,如有重复,如String data="aavzcadfdsfsdhshgWasdfasdf",求出现次数最多的那个字母及次数,如有多个重复的则都求出. 此题的解题思路如下: 引入TreeSet:通过集合快速找到所有出现过的字符串 引入ArrayList:为了快速排序,再通过StringBuffer生成排序后的字符串 通过String的indexOf方法和lastIndexOf方法来计算每个字符串出现的次数最大值 使用HashMap

题目:给定字符串,求出现次数最多的那个字母及次数,如有多个 重复则都输出. eg,String data ="aaavzadfsdfsdhshdWashfasdf": 思路: 1.引入TreeSet,通过集合快速找到所有出现的字符串: 2,引入ArrayList:为了快速排序,再通过StringBuffer生成排序后的字符串: 3,通过String api中的基本方法 indeOf() lastIndexOf()来计算TreeSet中每个字符串的最大值: 4,如果出现相同的则把相同的都

先讨论出现次数大于n/2的数字,如果这样的数字存在,那么这个数出现的次数大于其他数出现的次数的总和. 在数组A中,我们定义两个数据集合a1,a2.a1为出现次数大于n/2的数的集合,a2为其余数组成的集合.对于数组 A中元素a.b,假设a不等于b,那么有两种情况,分别为:a属于a1,b属于a2:a属于a2,b属于a2.对于这两种情况,如 果把a.b从数组A中去掉,集合a1的size依旧是大于a2的.按照这个思路,我们有如下代码: int m; ; for (auto num : nums) {

一.使用ps命令 ps -aux | sort -k4nr | head -N *命令详解: 1. head:-N可以指定显示的行数,默认显示10行. 2. ps:参数a指代all——所有的进程,u指代userid——执行该进程的用户id,x指代显示所有程序,不以终端机来区分.ps -aux的输出格式如下: 3. sort -k4nr中(k代表从根据哪一个关键词排序,后面的数字4表示按照第四列排序:n指代numberic sort,根据其数值排序:r指代reverse,这里是指反向比较结果,输出

public class Number { public static void main(String[] args) { String[] arr = { "HELLO", "JAVA", "PROGRAM", "EXCEPTION" }; double sum = 0; for (int i = 0; i < arr.length; i++) { sum += arr[i].toCharArray().length

举例输入: abc abc de de de fghi fghi 应该返回: de 代码: static List<String> func(String str) { String[] parts = str.split(" "); Map<String, Integer> map = new HashMap<String, Integer>(); int len = parts.length; for (int i = 0; i < len

B. Amr and The Large Array time limit per test 1 second memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output Amr has got a large array of size n. Amr doesn't like large arrays so he intends to make it smaller. Amr doesn't c

前两天面试3面学长问我的这个问题(想说TEG的3个面试学长都是好和蔼,希望能完成最后一面,各方面原因造成我无比想去鹅场的心已经按捺不住了),这个问题还是建立最小堆比较好一些. 先拿10000个数建堆,然后一次添加剩余元素,如果大于堆顶的数(10000中最小的),将这个数替换堆顶,并调整结构使之仍然是一个最小堆,这样,遍历完后,堆中的10000个数就是所需的最大的10000个.建堆时间复杂度是O(mlogm),算法的时间复杂度为O(nmlogm)(n为10亿,m为10000). 优化的方法:可以把

Given the root of a tree, you are asked to find the most frequent subtree sum. The subtree sum of a node is defined as the sum of all the node values formed by the subtree rooted at that node (including the node itself). So what is the most frequent

Markdown版本笔记 我的GitHub首页 我的博客 我的微信 我的邮箱 MyAndroidBlogs baiqiantao baiqiantao bqt20094 baiqiantao@sina.com 算法 数组中出现次数最多的数字 目录 目录数组中出现次数最多的数字方式一:快速排序方式二:两次循环方式三:一次循环 数组中出现次数最多的数字 给定一个int数组,找出出现次数最多的数字(出现次数超过数组长度的一半) 方式一:快速排序 先对这个数组进行排序,在已排序的数组中,位于中间位置的数

海量数据中找出前k大数(topk问题) 前两天面试3面学长问我的这个问题(想说TEG的3个面试学长都是好和蔼,希望能完成最后一面,各方面原因造成我无比想去鹅场的心已经按捺不住了),这个问题还是建立最小堆比较好一些. 先拿10000个数建堆,然后一次添加剩余元素,如果大于堆顶的数(10000中最小的),将这个数替换堆顶,并调整结构使之仍然是一个最小堆,这样,遍历完后,堆中的10000个数就是所需的最大的10000个.建堆时间复杂度是O(mlogm),算法的时间复杂度为O(nmlogm)(n为10亿

1.内存不受限 一个IP有32bit(4Byte),1GB=10亿,那么在4GB内存的情况下,可以存10亿个IP.用HashMap,边存入IP边维护一个最大次数,这样遍历一遍就可以求出,时间复杂度为O(n). 2.内存受限 假设我们有1TB的数据,但内存只有4GB,不能将数据全部读入内存做运算. 从输入流中读取1TB的数据,将IP地址按模1000运算,相同的模值IP写到同一个文件中.这样就会产生1000个小文件,每个文件大约1GB,且保证了相同的IP一定在同一个文件中. 对这1000个文件中的每

问题描述:现有某网站海量日志数据,提取出某日访问该网站次数最多的那个IP. 分析:IP地址是32位的二进制数,所以共有N=2^32=4G个不同的IP地址, 如果将每个IP地址看做是数组的索引的话,那么需要创建一个unsigned count[N]的数组,即可统计出每个IP的访问次数,但是这个数组的大小是4G*4=16G, 远远超过了32位计算机所支持的内存大小,因此不能直接创建这个数组. 采用划分法解决这个问题,假设允许使用的内存是512M,512M内存可以统计128M个不同的IP地址的访问次数

问题描述 对于一个大型网站,用户访问量尝尝高达数十亿.对于数十亿是一个什么样的概念,我们这里可以简单的计算一下.对于一个用户,单次访问,我们通常会记录下哪些数据呢? 1.用户的id 2.用户访问的时间 3.用户逗留的时间 4.用户执行的操作 5.用户的其余数据(比如IP等等) 我们单单从用户id来说,比如10011802330414,这个ID,那么我们一个id差不多就是一个long类型,因为在大量数据存储的时候,我们都是采用文本存储.因此对于5亿个用户ID,完全存储在磁盘当中,大概是5G的大小,