散列表(Hash table,也叫哈希表),是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说,它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录,以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数,存放记录的数组叫做散列表。 ...
哈希表在查找方面有非常大应用价值,本文记录一下利用哈希散列表来统计文本文件中每个单词出现的重复次数,这个需求当然用NLP技术也很容易实现。 一 基本介绍 Hash Key值:将每个单词按照字母组成通过一个乘子循环运算得出一个小于 的整数, 是一个比较大的质数。 即为Key值。 哈希函数: View Code 数据结构定义: 总体采用数组法,数组下标就是Key值,Key取值范围是 ,也即数组大小为 ...
2019-01-01 21:24 0 1135 推荐指数:
散列表(Hash table,也叫哈希表),是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说,它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录,以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数,存放记录的数组叫做散列表。 ...
散列表又称哈希表,查找只需要花费常数时间,查找效率极高,对庞大数据的查找很有作用。 散列表解决冲突的方式有多种,这里采用了分离链接法,除此外还有开放地址法和双散列。 Vocabulary类是用来储存单词的类,用于实现一个离线词典的数据方案,当然这并不是最高效的方法,但是我认为是比较容易理解 ...
选用的英文文本为飘; package myproject1; //先导入飘的文本 //读取飘的文本 //并通过分隔符统计每个单词出现的次数,和计算单词总数 //输出出现次数最多的单词和其出现次数 import java.io.; import java.util.; public class ...
.python统计文本中每个单词出现的次数: #coding=utf-8 __author__ = 'zcg' import collections import os with open('abc.txt') as file1:#打开文本文件 str1=file1.read ...
from collections import Counter a = [1, 1, 7, 3, 6, 2, 5, 4, 4, 3, 9, 4, 4, 1] #统计列表中重复次数最多的前N个元素N = 3 print(Counter(a).most_common(N)) #输出是[(4, 4), (1, 3), (3, 2)] ...
一、统计所给出文件中英文字母出现的频率(区分大小写),并且按着出现频率倒序输出 思路:将文件用BufferedReader读取 对每行进行读取在进行分割成单词 对单词进行循环判断是否在A-Z,a-z之间,若在存储到数组里计数 最终进行排序 二、输出单个文件的前N ...