C# 统计哪2个字用的最多

c#使用Dictionary统计字符串中出现次数最多字符

最近在找工作,遇到这样一道面试题: 对于给定的一个字符串,统计出该串中各个字符出现的次数,并打印出出现次数最多的那个字符因为本人是个菜鸟,所以当时写的思路是用递归 /*str 字符串, strA 第一个字符, strB数量最多的字符,MaxNum数量*/ static void GetLength(string str, string strA, string strB, int MaxNum) { if (str.Length <= 0) { Console.WriteLine(strB);

js 统计一个字符串中出现的字符最多的字符

<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <meta http-equiv="Content-

js统计字符串，并且判断出现次数最多的

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Document</title> <script> var s="123123189273893724901734891379486452098524345"; var fres={}; //用来记录所有的字符的出现频次 va

[蓝桥杯]ALGO-87.算法训练_字串统计

问题描述给定一个长度为n的字符串S,还有一个数字L,统计长度大于等于L的出现次数最多的子串(不同的出现可以相交),如果有多个,输出最长的,如果仍然有多个,输出第一次出现最早的. 输入格式第一行一个数字L. 第二行是字符串S. L大于0,且不超过S的长度. 输出格式一行,题目要求的字符串. 输入样例1: bbaabbaaaaa 输出样例1: bbaa 输入样例2: bbaabbaaaaa 输出样例2: aa 数据规模和约定 n<= S中所有字符都是小写英文字母. 提示枚举所有可能的子串,统

Java实现蓝桥杯算法训练字串统计

算法训练字串统计时间限制:1.0s 内存限制:512.0MB 问题描述给定一个长度为n的字符串S,还有一个数字L,统计长度大于等于L的出现次数最多的子串(不同的出现可以相交),如果有多个,输出最长的,如果仍然有多个,输出第一次出现最早的. 输入格式第一行一个数字L. 第二行是字符串S. L大于0,且不超过S的长度. 输出格式一行,题目要求的字符串. 输入样例1: 4 bbaabbaaaaa 输出样例1: bbaa 输入样例2: 2 bbaabbaaaaa 输出样例2: aa 数据规模和

算法笔记_061:蓝桥杯练习字串统计（Java）

目录 1 问题描述 2 解决方案 1 问题描述问题描述给定一个长度为n的字符串S,还有一个数字L,统计长度大于等于L的出现次数最多的子串(不同的出现可以相交),如果有多个,输出最长的,如果仍然有多个,输出第一次出现最早的. 输入格式第一行一个数字L. 第二行是字符串S. L大于0,且不超过S的长度. 输出格式一行,题目要求的字符串. 输入样例1: 4 bbaabbaaaaa 输出样例1: bbaa 输入样例2: 2 bbaabbaaaaa 输出样例2: aa 数据规模和约定 n<=6

Java实现字串统计

对字符串的操作,无论再难的算法题,只要时间充足,相信每个同学都可以搞定. 但是浪费太多时间去搞一个逻辑算法没太大意义,学会学习,不但可以增长自己的知识,更可以节省时间,俗话说,一寸光阴一寸金,寸金难买寸光阴. 我在写这个算法之前,也在网上查过,只是网上的答案太长了,所以就想把自己的结果写出来,供大家参考,如果有问题,希望可以及时提出. 题目: 问题描述给定一个长度为n的字符串S,还有一个数字L,统计长度大于等于L的出现次数最多的子串(不同的出现可以相交),如果有多个,输出最长的,如果仍然有多个

excel - 统计字符个数综合案例

本文通过一个综合的案例来介绍excel统计字符数的一些方法和思路,供大家参考和学习. 下图是一个excel数据源截图,我们逐一讲解不同条件的统计字符数. 第一,统计A2所有的字符数,不论是汉字和数字.B2公式为:=LEN(A2),LEN函数是统计单元格字符串长度. 第二,统计A2单元格汉字字符数C2单元格公式:=LENB(A2)-LEN(A2),LENB是按字节数统计,LEN是按字符数统计,结合二者特性写的公式. 第三,统计A2单元格数字字符数D2单元格公式:=LEN(A2)*2-LENB(A2

使用ES对中文文章进行分词，并进行词频统计排序

前言:首先有这样一个需求,需要统计一篇10000字的文章,需要统计里面哪些词出现的频率比较高,这里面比较重要的是如何对文章中的一段话进行分词,例如“北京是×××的首都”,“北京”,“×××”,“中华”,“华人”,“人民”,“共和国”,“首都”这些是一个词,需要切分出来,而“京是”“民共”这些就不是有意义的词,所以不能分出来.这些分词的规则如果自己去写,是一件很麻烦的事,利用开源的IK分词,就可以很容易的做到.并且可以根据分词的模式来决定分词的颗粒度. ik_max_word: 会将文本做最细粒度

Linux记录-常用统计awk

#统计第一列ip的个数(uniq -c 打印重复行count计数) cat ip.txt | awk '{print $1}' | sort | uniq -c | sort -rn | head -n 10 #统计tcp连接状态个数 netstat -an | awk '/tcp/{print $6}' | sort | uniq -c awk '{print $1}' test.txt | sort | uniq -c #统计第一列ip的个数awk '{sum[$1]+=1} END {fo

【 2013 Multi-University Training Contest 3 】

HDU 4622 Reincarnation 枚举字符串的起点,构造后缀自动机,每次插入一个字符,就能统计得到当前不同字串的个数,预处理出所有的询问. #include<cstdio> #include<cstring> #define MAXN 2010 #define MAXM 26 int res[MAXN][MAXN]; char str[MAXN]; struct node { node *next[MAXM]; node *pre; int step; int tot;

SQLite(快速上手版)笔记

原文 1. SQL语法关键字关键字描述 Create Table 创建数据表 Alter Table 修改数据表 Drop Table 删除数据表 Create Index 创建索引 Drop Index 删除索引 Create Trigger 创建触发器 Drop Trigger 删除触发器 Create View 创建视图 Drop View 删除视图 Insert 插入数据 Delete 删除数据 Update 更新数据 Select 查询数据 Begin 启动事务 Commit 提交

BestCoder Round #88

传送门:BestCoder Round #88 分析: A题统计字符串中连续字串全为q的个数,预处理以下或加个cnt就好了: 代码: #include <cstdio> #include <cstring> #include <cstdlib> #include <ctime> #include <cmath> #include <iostream> #include <algorithm> #include <st

互联网时代的社会语言学：基于SNS的文本数据挖掘

今年上半年,我在人人网实习了一段时间,期间得到了很多宝贵的数据,并做了一些还算有意义的事情,在这里和大家一块儿分享.感谢人人网提供的数据与工作环境,感谢赵继承博士.詹卫东老师的支持和建议.在这项工作中,我得到了很多与众人交流的机会,特别感谢 OpenParty . TEDxBeijing 提供的平台.本文已发表在了<程序员>杂志,分上下两部分刊于 2012 年 7 月刊和 8 月刊,在此感谢卢鸫翔编辑的辛勤工作.由于众所周知的原因,<程序员>刊出的文章被和谐过(看到后面大家就自动

蓝桥杯算法训练<一>

一.图形显示此题虽然简单,但是需啊哟注意的是,每个“*”后边有一个空格] 问题描述编写一个程序,首先输入一个整数,例如5,然后在屏幕上显示如下的图形(5表示行数): * * * * * * * * * * * * * * * import java.util.Scanner; public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner mScanner = new Scanner(System.in); int n

自制基于HMM的中文分词器

不像英文那样单词之间有空格作为天然的分界线, 中文词语之间没有明显界限.必须采用一些方法将中文语句划分为单词序列才能进一步处理, 这一划分步骤即是所谓的中文分词. 主流中文分词方法包括基于规则的分词,基于大规模语料库的统计学习方法以及在实践中应用最多的规则与统计综合方法. 隐马尔科夫模型(HMM)是中文分词中一类常用的统计模型, 本文将使用该模型构造分词器.关于HMM模型的介绍可以参见隐式马尔科夫模型. 方法介绍中文分词问题可以表示为一个序列标注问题,定义两个类别: E代表词语中最后一个字 B

ansj人名识别

1.前言 ansj人名识别会用到两个字典,分别是:person/asian_name_freq.data.person/person.dic. 1.1.asian_name_freq.data 这是一个二进制文件,序列化了一个Map对象.该对象的key为词,value是大小为3的数组.例如: 罗=[[644, 40], [2048, 140, 74], [19, 28, 39, 29]] value数组各元素分别是大小为2.3.4的数组,分别表示在2字姓名.3字姓名.4字姓名中第1-2,1-3,

文本离散表示（一）：词袋模型（bag of words）

一.文本表示文本表示的意思是把字词处理成向量或矩阵,以便计算机能进行处理.文本表示是自然语言处理的开始环节. 文本表示按照细粒度划分,一般可分为字级别.词语级别和句子级别的文本表示.字级别(char level)的如把“邓紫棋实在太可爱了,我想养一只”这句话拆成一个个的字:{邓,紫,棋,实,在,太,可,爱,了,我,想,养,一,只},然后把每个字用一个向量表示,那么这句话就转化为了由14个向量组成的矩阵. 文本表示分为离散表示和分布式表示.离散表示的代表就是词袋模型,one-hot(也叫独热编码

haproxy参数

https://blog.csdn.net/chengfei112233/article/details/78983026 https://www.cnblogs.com/dkblog/archive/2012/03/13/2393321.html 一晃做运维好多年了,这些年来一说负载均衡,反向代理最常提到的就是lvs,nginx,haproxy,虽然haproxy现在听到的越来越少,不过确实也是一款不错的软件.前面已经对nginx反向代理进行了记录,虽然已经好几年不用haproxy了,但是还是

自制基于HMM的python中文分词器

不像英文那样单词之间有空格作为天然的分界线, 中文词语之间没有明显界限.必须采用一些方法将中文语句划分为单词序列才能进一步处理, 这一划分步骤即是所谓的中文分词. 主流中文分词方法包括基于规则的分词,基于大规模语料库的统计学习方法以及在实践中应用最多的规则与统计综合方法. 隐马尔科夫模型(HMM)是中文分词中一类常用的统计模型, 本文将使用该模型构造分词器.关于HMM模型的介绍可以参见隐式马尔科夫模型. 方法介绍中文分词问题可以表示为一个序列标注问题,定义两个类别: E代表词语中最后一个字 B

基于大规模语料的新词发现算法【转自matix67】

最近需要对商品中的特有的词识别,因此需新词发现算法,matrix的这篇算法很好. 对中文资料进行自然语言处理时,我们会遇到很多其他语言不会有的困难,例如分词——汉语的词与词之间没有空格,那计算机怎么才知道“已结婚的和尚未结婚的”究竟是“已/结婚/的/和/尚未/结婚/的”,还是“已/结婚/的/和尚/未/结婚/的”呢? 这就是所谓的分词歧义难题.不过,现在很多语言模型都已能比较漂亮地解决这一问题了.但在中文分词领域里,还有一个比分词歧义更令人头疼的东西—— 未登录词.中文没有首字母大写,专名号也被取

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