思路如下:1.使用的Hashtable(高效)集合,记录每个单词出现的次数2.采用ArrayList对Hashtable中的Keys按字母序排列3.排序使用插入排序(稳定) public void StatisticsWords(string path) { if (!File.Exists(path)) { Console.WriteLine("文件不存在!"); return; } Hashtable ht = new Hashtable(StringComparer.Ordina

下面的例子展示了如何在C++11中,利用regex_search()统计一篇英文文章中的单词数: #include <iostream> #include <regex> #include <string> #include <fstream> using namespace std; // 统计单词数 int countword(string& str) { try { ; smatch m; // 保存匹配结果的match_result // 匹

//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:"

这里用到了三个函数: #判断是否为数字:str.isdigit()#是否为字母:str.isalpha()#是否为空格:str.isspace() def tongji(str): alpha = 0 number = 0 space =0 qt = 0 for i in range(len(str)): #或者for i in str: if str[i].isalpha(): #接上一句改为:i.isalpha() alpha += 1 elif str[i].isdigit(): numb

给定一篇英语文章,要求统计出所有单词的个数,并按一定次序输出.思路是利用go语言的map类型,以每个单词作为关键字存储数量信息,代码实现如下: package main import ( "fmt" "sort" ) func wordCounterV1(str string) { /*定义变量*/ stringSlice := str[:] temp := str[:] wordStatistic := make(map[string]int) /*把所有出现的单

本周根据杨老师的spec对英语文章词频统计进行了改进 1.需求分析: 对英文文章中的英文单词进行词频统计并按照有大到小的顺序输出, 2.算法思想: (1)构建一个类用于存放英文单词及其出现的次数 class WordAndNum{ public String word; public int num; } (2)从txt中获取字符串 BufferedReader in=new BufferedReader(new FileReader("D:\\test.txt")); String

转载请标明出处:http://blog.csdn.net/lmj623565791/article/details/24022165 今天给大家带来CSDN的完结篇,即增加文章的查看和文章中图片的保存~ 今天的目标: 首先是对控件使用的考虑.既然是网络上的文章.可能首先想到的就是webview,这里直接把页面加载到webview中是肯定不行的,首先得把页面上的数据解析,然后可能须要一个html的模版.然后把数据填充到模版,再将模版用于webview的展示. 想了想,还是不是非常方面,由于不确定文

SBCL编译过程 - O.Nixie的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET PS2: 这篇文章中的图片绘图工具使用的是Dia (sudo apt-get install dia).据说yEd也很不错.

 一.程序思路及相关代码 首先打开文件,代码如下 FILE *fp; char fname[10]; printf("请输入要分析的文件名:\n"); scanf("%s",fname); if((fp=fopen(fname,"r"))==NULL){ //读取文件内容,并返回文件指针,该指针指向文件的第一个字符 fprintf(stderr,"error opening.\n"); exit(1); } 对于文件的扫描,以

Hbase的Rowkey设计原则 一. Hbase介绍 HBase -> Hadoop Database,HBase是Apache的Hadoop项目的子项目.HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式,主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据(列存NoSQL数据库) 二. 设计原则 2.1 Rowkey长度原则 Rowkey是一个二进制码流,Rowkey的长度被很多开发者建议设计在10-100个字节,不过建议是越短

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

我可以和面试官多聊几句吗?只是想... MySQL优化篇系列文章(基于MySQL8.0测试验证),上部分:优化SQL语句.数据库对象,MyISAM表锁和InnoDB锁问题. 面试官:咦,小伙子,又来啦. 我:面试官,您好.一面确实收获不少,二面想获取更多的经验. 面试官:不错,不错,不错,年纪轻轻,有我当年一半的风范,挺有觉悟.接着聊MySQL锁问题. 我:好呀,这次我准备了MyISAM和InnoDB锁一些总结,希望您多多指教. 面试官:那,让我们进入今天的话题,一起讨论MySQL锁问题. 我:

SQL Server索引的设计主要考虑因素如下: 检查WHERE条件和连接条件列: 使用窄索引: 检查列的选择性: 检查列的数据类型: 考虑列顺序: 考虑索引类型(聚集索引OR非聚集索引): 一.检查WHERE条件列和链接条件列 当一个查询提交到SQL Server时,查询优化器尝试为查询中引用的所有表查找最佳的数据访问机制.下面列出查询优化器针对WHERE和连接的工作方式: 优化器识别WHERE子句和连接条件中包含的列. 接着优化器检查这些列上的索引. 优化器通过从索引上维护的统计确定子句的选

前言 最近两天使用AD14软件设计了一个蓝牙防丢器电路板(PCB)图纸,中间有一些细节在本文中记录下,方便下次设计PCB时参考.也希望能给外行的同学或刚入行的同学一个宏观鸟瞰电路板设计的大致流程的文章. 一.安装AD14.破解.账户注册.插件下载方法大全 链接:http://pan.baidu.com/s/1jHlgZT8 密码:lyg5 ps:此教程仅供技术交流,建议从合法途径购买软件使用权,维护软件开发者权益 具体步骤: 1.下载ISO镜像文件,用utrualISO或者好压加载镜像文件并运行

系列文章目录  WPF自定义控件与样式(1)-矢量字体图标(iconfont) WPF自定义控件与样式(2)-自定义按钮FButton WPF自定义控件与样式(3)-TextBox & RichTextBox & PasswordBox样式.水印.Label标签.功能扩展 WPF自定义控件与样式(4)-CheckBox/RadioButton自定义样式 WPF自定义控件与样式(5)-Calendar/DatePicker日期控件自定义样式及扩展 WPF自定义控件与样式(6)-ScrollV

本文根据高效运维系列微信群的群友投稿整理而成.“高效运维”公众号作为本系列群的官方唯一公众号,原创并独家首发. 欢迎关注“高效运维”公众号,以免费参加「运维讲坛」每月一次的线下交流活动:并抢先赏阅干货满满的各种原创文章(详见文末). 编辑 王鹏(翻译) 高浩淼(整理&发布) 引言 [编者按]近日,国外有技术专家在 SEI 攥文盘点了当下流行的 DevOps 思想和工具,其中包括Fabric.Ansible.Docker.Chaos Monkey等.本文系OneAPM与高效运维联合编译整理: 在2

非索引列上的统计 有时候,可能在连接或过滤条件中的列上没有索引.即使对这种非索引列,如果查询优化器知道这些列的数据分布(统计),它也很可能做出最佳的选择. 除了索引上的统计,SQL Server可以在没有索引的列上建立统计.即使不是索引列,当你开启了SQL Server自动创建统计功能,SQL Server就自动在执行WHERE.JOIN等查询列上创建统计.数据分布的信息或者特定值出现在非索引列上的可能性,都能够帮助查询优化器确定最优的处理策略.即使查询优化器不能真正使用索引来定位这些列,这也仍

一.索引在查询优化中的角色 SQL Server的查询优化器是基于开销的优化器.它通过确认选择性.数据的唯一性以及过滤数据(通过WHERE或JOIN子句)所使用的列来决定最佳的数据访问机制.统计与索引一同存在,但是它们也作为断言的一部分存在于没有索引的列上. 作为谓词引用的列中数据分布的最新信息帮助优化器确定所使用的查询策略.在SQL Server中,这个信息以统计的形式维护,这对于基于开销的优化器创建一个有效的查询执行计划是很重要的.通过统计,优化器能做出返回结果集或中间结果集所花费时间的精确

来源:http://blog.renren.com/share/228707015/7197269922 作者 : 庞宇 CVPR2011正在如火如荼的进行中,在网上能看到的部分文章中,我终于找到一篇让我眼前冒光的文章.虽然,其实,也许,主要的理由是我好不容易能看懂一篇.不过,这并不妨碍该文章定会成为今年CVPR的一朵奇葩这件事.不过它肯定拿不了best paper啦,因为它只是篇poster,但我猜也许是组委会认为如果让他们当oral,大牛现场卖萌会雷死观众,并可能引起大面积恐慌. 鉴于我没有

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从底层谈WebGIS 原理设计与实现(四):WebGIS中通过行列号来换算出多种瓦片的URL 之离线地图 作者:naaoveGI…    文章来源:naaoveGIS    点击数:1759    更新时间:2014-9-13 摘要:从底层谈WebGIS 原理设计与实现(四):WebGIS中通过行列号来换算出多种瓦片的URL 之离线地图.我在这里将地图分为离线地图和在线地图.所谓离线地图,即保存在本地而没有发布的地图.在线地图即发布与网上,可以通过浏览器访问的地图. 1.前言 在前面我花了两个篇