#!/usr/bin/python #Filename: readlinepy.py import sys,re urldir=r"C:\python27\a.txt" distone={} numTen=[] #先文档变成一个字典 f=open(urldir,'r') for line in f.readlines(): #去掉非字符的符号 line = re.sub('\W'," ",line) lineone=line.split() for keyone i

package english; import java.io.File; import java.util.Scanner; import java.io.FileNotFoundException; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.Set; public class Words { public static <type> void main (String[] args) thro

# 请大家找出s=”aabbccddxxxxffff”中 出现次数最多的字母 # 第一种方法,字典方式: s="aabbccddxxxxffff" count ={} for i in set(s): count[i]=s.count(i) print(count) # print(max(count.items(),key=lambda x:x[1])[0]) max_value=max(count.values()) l=[] for k,v in count.items(): i

#coding:utf-8 import os,re path = 'test' files = os.listdir(path) def count_word(words): dic = {} max = 0 marked_key = '' #计算每个单词出现的次数 for word in words: if dic.has_key(word) is False: dic[word] = 1 else: dic[word] = dic[word] +1 #每个字典的值之间做比较,得出最大的那个

awk '{print $1}' /var/log/nginx/access.log | sort | uniq -c | sort -nr -k1 | head -n 10

IO流: 处理数据类型:字节流(InputStream  OutputStream)和字节流(Reader  Writer) 数据流向不同:输入流和输出流(FileInputStream   FileOutputStream) 输入流: InputStream 是所有的输入字节流的父类,它是一个抽象类. ByteArrayInputStream.StringBufferInputStream.FileInputStream 是三种基本的介质流,它们分别从Byte 数组.StringBuffer.

// test13.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include<iostream> #include<vector> #include<string> #include<cstring> using namespace std; int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { vector<string> vec; vector<

实例cat logt.log|sort -s -t '-' -k1n |awk '{print $1;}'|uniq -c|sort -k1nr|head -100 统计文件中出现次数最多的前10个单词 使用linux命令或者shell实现:文件words存放英文单词,格式为每行一个英文单词(单词可以重复),统计这个文件中出现次数最多的前10个单词. cat words.txt | sort | uniq -c | sort -k1,1nr | head -10 主要考察对sort.uniq命令

1.使用linux命令或者shell实现:文件words存放英文单词,格式为每行一个英文单词(单词可以重复),统计这个文件中出现次数最多的前10个单词 主要考察对sort.uniq命令的使用,相关解释如下,命令及参数的详细说明请自行通过man查看,简单介绍下以上指令各部分的功能: sort:  对单词进行排序 uniq -c:  显示唯一的行,并在每行行首加上本行在文件中出现的次数 sort -k1,1nr:  按照第一个字段,数值排序,且为逆序 sort -nr-n:按照数值的大小排序-r:以

海量日志数据提取某日访问百度次数最多的那个IP的Java实现 前几天在网上看到july的一篇文章<教你如何迅速秒杀掉:99%的海量数据处理面试题>,里面说到百度的一个面试题目,题目如下: 海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP. july里面的分析如下. 1.  分而治之/hash映射:针对数据太大,内存受限,只能是:把大文件化成(取模映射)小文件,即16字方针:大而化小,各个击破,缩小规模,逐个解决 2.  hash统计:当大文件转化了小文件,那么我们便可以采用常规的hash_m

这几天小秋去面试了,不过最近小秋学习了不少和位算法相关文章,例如 [面试现场]如何判断一个数是否在40亿个整数中? [算法技巧]位运算装逼指南 对于算法题还是有点信心的,,,,于是,发现了如下对话. 20亿级别 面试官:如果我给你 2GB 的内存,并且给你 20 亿个 int 型整数,让你来找出次数出现最多的数,你会怎么做? 小秋:(嗯?怎么感觉和之前的那道判断一个数是否出现在这 40 亿个整数中有点一样?可是,如果还是采用 bitmap 算法的话,好像无法统计一个数出现的次数,只能判断一个数是

import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileReader; import java.io.IOException; class Word //定义单词类 { String value; //具体的单词 int geshu; //出现的个数 Word next; //将单词链起来 public Word(String value,int geshu) //带参构造函数 { this.value=value; this.geshu

分割字符串的用法+map映射给出input中出现次数最多的单词,如果次数相同,给出按字典序最小的. 这里我用了自定义分隔符来读取字符串,方法如下: //按照定义的分隔符d来分割字符串,对str进行读取 const char *d = "\n\'\"\? ";//换行,',",?,空格 char *p; p = strtok(str,d); //这样做的主要原因是避免最后输出换行 while(p) { //对p进行处理 p=strtok(NULL,d); //读取下一

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

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 '''

使用python找出nginx访问日志中访问次数最多的10个ip排序生成网页 方法1:linux下使用awk命令 # cat access1.log | awk '{print $1" "$7" "$9}'|sort -n|uniq -c |sort -n -r|head -10 方法2:通过python处理日志 #encoding=utf-8 # 找到日志中的top 10,日志格式如下 #txt = '''100.116.167.9 - - [22/Oct/201

问题 <Python Cookbook>中有这么一个问题,给定一个序列,找出该序列出现次数最多的元素.例如: words = [ 'look', 'into', 'my', 'eyes', 'look', 'into', 'my', 'eyes', 'the', 'eyes', 'the', 'eyes', 'the', 'eyes', 'not', 'around', 'the', 'eyes', "don't", 'look', 'around', 'the', 'ey

python统计元素重复次数 # !/usr/bin/python3.4 # -*- coding: utf-8 -*- from collections import Counter arr = ['BAISC', 'Python', 'BASICA', 'GVBASIC', 'GWBASIC', 'Python', 'ETBASIC', 'QBASIC', 'Quick', 'Basic', 'Turbo', 'Basic'] counts = list(Counter(arr).items

假设桌面上有一个叫“data.txt”的文本,内容如下: {id='xxx' info='xxx' kk='xxx' target='111111' dd='xxx'}{id='xxx' info='xxx' kk='xxx' target='777' dd='xxx'}{id='xxx' info='xxx' kk='xxx' target='yyyy' dd='xxx'}{id='xxx' info='xxx' kk='xxx' target='5555' dd='xxx'}{id='xxx

比如有如下文件test.txt 1  134.102.173.43 2  134.102.173.43 3  134.102.171.42 4  134.102.170.9 要统计出现次数最多的IP可以利用以下shell脚本: cat test.txt | awk '{print $2}' | sort | uniq -c | sort -n -r | head -n 1

使用python解析有道词典导出的xml格式单词,统计各个首字母出现的次数,并按次数由多到少进行排序 相关实现 导出的xml格式如下 <wordbook> <item> <word>portion</word> <trans><![CDATA[n. 部分:一份:命运vt. 分配:给-嫁妆]]></trans> <phonetic><![CDATA[['pɔːʃ(ə)n]]]></phoneti