A2:A10中的值，如果相同返回TRUE，不相同则返回FALSE，得到一个由TRUE和FALSE组成的数组，然后与A2:A10所在的行号组成的数组相乘，得到一个由行号和0组成的数组，MAX函数获取这个数组的最大值...，也就是与单元格D2中的值相同的数据在A2:A10中的最后一个位置，减去1是因为查找的是B2:B10中的值，是从第2行开始的，得到要查找的值在B2:B10中的位置，然后INDEX函数获取相应的值。...结果如下图2所示。 ?...组成的数组，由于这个数组中找不到2，LOOKUP函数在数组中一直查找，直至最后一个比2小的最大值，也就是数组中的最后一个1，返回B2:B10中对应的值，也就是要查找的数据在列表中最后的值。...图4 无论使用上述哪种方法，最终的结果如下图5所示。 ?
我们将使用我们在第 11 章中使用的字典文件和一个名为wordPatterns.py的模块来获取字典文件中每个单词的单词模式，并在列表中对它们进行排序。...例如，字母E、T、A和O在英语单词中出现频率最高，而字母J、X、Q和Z在英语中出现频率较低。我们将利用英语中字母频率的差异来破解维根加密的信息。 图 19-1 显示了标准英语中的字母频率。...-Facjclxo Ctrramm 当我们统计这段密文中每个字母出现的频率，从最高频率到最低频率排序，结果是ASRXJILPWMCYOUEQNTHBFZGKVD。...在第 12 行的for循环结束后，第 16 行的letterCount字典应该有一个计数，显示每个字母在message中出现的频率。...按频率排序字典列表 getFrequencyOrder()的第四步是按照频率计数对freqToLetter字典中的字符串进行排序，并将字符串转换成一个列表。
，其中包含文本中每个单词及其出现的次数。...words = text.split()：将处理后的文本字符串按空格分割为单词列表。word_count = {}：创建一个空字典，用于存储单词计数，键是单词，值是该单词在文本中出现的次数。...for word in words:：遍历单词列表中的每个单词。if word in word_count:：检查当前单词是否已经在字典中存在。...word_count[word] += 1：如果单词已经在字典中存在，则将其出现次数加1。else:：如果单词不在字典中，执行以下代码。...word_count[word] = 1：将新单词添加到字典中，并将其出现次数设置为1。return word_count：返回包含单词计数的字典。
然后，初始化一个空的字典wordFreq，用于存储每个单词及其对应的频率。通过遍历活动工作表中的行，获取单词和频率，并将它们存储到wordFreq字典中。...files：使用列表解析式获取文件夹下的所有文件名，并将文件名与路径拼接起来，存放在files列表中。...# 将单词和频率存储到字典中 遍历files列表中的每个文件名，用load_workbook()函数加载词频Excel文件。...初始化一个空的字典wordFreq，用于存储每个单词及其对应的频率。...遍历活动工作表中的行（从第2行到最后一行），通过ws["A" + str(i)].value和ws["B" + str(i)].value分别获取单词和频率，并将它们存储到wordFreq字典中。
将输入字符串中每个字符出现的频率作为权重，构建一个哈夫曼树，使得出现频率较高的字符对应的节点在哈夫曼树的深度较浅，出现频率较低的字符对应的节点在哈夫曼树的深度较深。...根据哈夫曼树的构建结果，生成每个字符的编码，并将输入字符串中每个字符替换为其对应的编码，得到压缩后的字符串。 由于哈夫曼编码是一种最优编码方法，因此它具有以下优点： （1）压缩率高。...（2）将所有的字符串依次插入到字典树中。对于每个字符串，从根节点开始，依次遍历字符串中的每个字符。如果该字符对应的节点已经存在，则直接向下遍历；否则，创建一个新节点，并将该节点作为当前节点的子节点。...（3）在字典树中查找指定的单词或前缀。从根节点开始，依次遍历待查找的单词或前缀中的每个字符，如果存在当前字符对应的节点，则向下遍历；否则，直接返回空。...（4）如果是查找单词，则需要判断查找到的最后一个节点是否为一个单词的结束节点。如果是，则说明该单词存在于字典树中；否则，不存在。
2022-11-10：写一个 bash 脚本以统计一个文本文件 words.txt 中每个单词出现的频率。为了简单起见，你可以假设：words.txt只包括小写字母和 ' ' 。...每个单词只由小写字母组成。单词间由一个或多个空格字符分隔。...:不要担心词频相同的单词的排序问题，每个单词出现的频率都是唯一的。...cat words.txt | tr -s ' ' '\n' | sort | uniq -c | sort -r | awk '{ print $2, $1 }'1 切割2 排序单词3 统计单词出现次数...4 排序单词出现次数5 打印图片
如果我们要查找某个词在哪些文档中出现，就需要遍历整个文档集合，这显然是非常低效的。 倒排索引则解决了这个问题。在倒排索引中，有一个单词列表，对于列表中的每个单词，都有一个包含它的文档的列表。...这样，当我们要查找某个词在哪些文档中出现时，只需要查找该词的条目，然后获取与之关联的文档列表即可。...对于文档集合中出现的每个单词（或称为词项），倒排表中都有一个条目与之对应。这个条目包含了该单词在哪些文档中出现的信息，通常包括文档ID和单词在该文档中出现的位置、频率等附加信息。...词项字典（Term Dictionary） 词项字典是一个包含文档集合中所有唯一单词的列表。每个单词在词项字典中都有一个唯一的条目，这个条目指向倒排表中与该单词对应的条目。...当我们在Elasticsearch中执行一个搜索查询时，以下是发生的主要步骤 查询被解析成一个或多个查询词。 对于每个查询词，Elasticsearch在单词词典中查找它。
字典的每个键值(key=>value)对用冒号(:)分割，每个对之间用逗号(,)分割，整个字典包括在花括号({})中 ,格式如下所示： d = { key1 ...(key)如果键在字典dict里返回true，否则返回false6dict.items()以列表返回可遍历的(键, 值) 元组数组7dict.keys()以列表返回一个字典所有的键8dict.setdefault...(key, default=None)和get()类似, 但如果键不存在于字典中，将会添加键并将值设为default9dict.update(dict2)把字典dict2的键/值对更新到dict里10dict.values...()以列表返回字典中的所有值11pop(key[,default])删除字典给定键 key 所对应的值，返回值为被删除的值。...另外就是字典和列表、元组在构建上有所不同。列表是方括号 []，元组是圆括号 ()，字典是花括号 {}。
在图3-4中，“单词ID”一栏记录了每个单词的单词编号，第二栏是对应的单词，第三栏即每个单词对应的倒排列表。...图3-5是一个相对复杂些的倒排索引，与图3-4的基本索引系统比，在单词对应的倒排列表中不仅记录了文档编号，还记载了单词频率信息（TF），即这个单词在某个文档中的出现次数，之所以要记录这个信息，是因为词频信息在搜索结果排序时...在图3-5的例子里，单词“创始人”的单词编号为7，对应的倒排列表内容为：（3:1），其中的3代表文档编号为3的文档包含这个单词，数字1代表词频信息，即这个单词在3号文档中只出现过1次，其它单词对应的倒排列表所代表含义与此相同...图3-6 带有单词频率、文档频率和出现位置信息的倒排索引 “文档频率信息”代表了在文档集合中有多少个文档包含某个单词，之所以要记录这个信息，其原因与单词频率信息一样，这个信息在搜索结果排序计算中是非常重要的一个因子...有了这个索引系统，搜索引擎可以很方便地响应用户的查询，比如用户输入查询词“Facebook”，搜索系统查找倒排索引，从中可以读出包含这个单词的文档，这些文档就是提供给用户的搜索结果，而利用单词频率信息、
例如“文档1”经过分词，提取了20个关键词，每个关键词都会记录它在文档中的出现次数和出现位置 得到正向索引的结构如下： “文档1”的ID > 单词1：出现次数，出现位置列表；单词2：出现次数，出现位置列表...在图4中，“单词ID”一栏记录了每个单词的单词编号，第二栏是对应的单词，第三栏即每个单词对应的倒排列表。...“文档频率信息”代表了在文档集合中有多少个文档包含某个单词，之所以要记录这个信息，其原因与单词频率信息一样，这个信息在搜索结果排序计算中是非常重要的一个因子。...有了这个索引系统，搜索引擎可以很方便地响应用户的查询，比如用户输入查询词“Facebook”，搜索系统查找倒排索引，从中可以读出包含这个单词的文档，这些文档就是提供给用户的搜索结果，而利用单词频率信息、...单词ID：记录每个单词的单词编号； 单词：对应的单词； 文档频率：代表文档集合中有多少个文档包含某个单词 倒排列表：包含单词ID及其他必要信息 DocId：单词出现的文档id TF：单词在某个文档中出现的次数
对数据进行采样:创建一个函数对语料库的各个部分进行采样 生成文本:测试我们的模型 1、生成查找表 首先，我们将创建一个表，记录训练语料库中每个字符状态的出现情况。...那么单词的出现次数为: “the” — 3 “then” — 1 “they” — 1 “man” — 1 下面是查找表中的结果: 在上面的例子中，我们取K = 3，表示将一次考虑3个字符，并将下一个字符...在上面的查找表中将单词(X)作为字符，将输出字符(Y)作为单个空格(" ")，因为第一个the后面没有单词了。此外还计算了这个序列在数据集中出现的次数，在本例中为3次。...： 在第3行，创建了一个字典，它将存储X及其对应的Y和频率值。...第9行到第17行，检查X和Y的出现情况，如果查找字典中已经有X和Y对，那么只需将其增加1。 2、将频率转换为概率 一旦我们有了这个表和出现的次数，就可以得到在给定x出现之后出现Y的概率。
在图4中，“单词ID”一栏记录了每个单词的单词编号，第二栏是对应的单词，第三栏即每个单词对应的倒排列表。...图5是一个相对复杂些的倒排索引，与图4的基本索引系统比，在单词对应的倒排列表中不仅记录了文档编号，还记载了单词频率信息（TF），即这个单词在某个文档中的出现次数，之所以要记录这个信息，是因为词频信息在搜索结果排序时...图 5 带有单词频率信息的倒排索引 实用的倒排索引还可以记载更多的信息，图6所示索引系统除了记录文档编号和单词频率信息外，额外记载了两类信息，即每个单词对应的“文档频率信息”（对应图6的第三栏）以及在倒排列表中记录单词在某个文档出现的位置信息...图6 带有单词频率、文档频率和出现位置信息的倒排索引 “文档频率信息”代表了在文档集合中有多少个文档包含某个单词，之所以要记录这个信息，其原因与单词频率信息一样，这个信息在搜索结果排序计算中是非常重要的一个因子...单词ID：记录每个单词的单词编号；单词：对应的单词；文档频率：代表文档集合中有多少个文档包含某个单词 倒排列表：包含单词ID及其他必要信息 DocId：单词出现的文档id TF：单词在某个文档中出现的次数
在图4中，“单词ID”一栏记录了每个单词的单词编号，第二栏是对应的单词，第三栏即每个单词对应的倒排列表。...图5是一个相对复杂些的倒排索引，与图4的基本索引系统比，在单词对应的倒排列表中不仅记录了文档编号，还记载了单词频率信息（TF），即这个单词在某个文档中的出现次数，之所以要记录这个信息，是因为词频信息在搜索结果排序时...图 5 带有单词频率信息的倒排索引 实用的倒排索引还可以记载更多的信息，图6所示索引系统除了记录文档编号和单词频率信息外，额外记载了两类信息，即每个单词对应的“文档频率信息”（对应图6的第三栏）以及在倒排列表中记录单词在某个文档出现的位置信息...图6 带有单词频率、文档频率和出现位置信息的倒排索引 “文档频率信息”代表了在文档集合中有多少个文档包含某个单词，之所以要记录这个信息，其原因与单词频率信息一样，这个信息在搜索结果排序计算中是非常重要的一个因子...图8 B树查找结构 总结 单词ID：记录每个单词的单词编号； 单词：对应的单词； 文档频率：代表文档集合中有多少个文档包含某个单词 倒排列表：包含单词ID及其他必要信息 DocId：单词出现的文档
字典的每个键值(key=>value)对用冒号(:)分割，每个对之间用逗号(,)分割，整个字典包括在花括号({})中 ,格式如下所示： d = {key1 : value1, key2 : value2...7 dict.keys() 以列表返回一个字典所有的键 8 dict.setdefault(key, default=None) 和get()类似, 但如果键不存在于字典中，将会添加键并将值设为...items dic1.itervalues dic1.popitem dic1.values dic1.viewvalues In [44]: dic1.keys() //用列表的形式显示字典中的...key Out[44]: ['aa', ('a', 'b'), '123'] In [45]: dic1.values() //用列表的形式显示字典中的values Out[45]: ['asd...(a/c)c 要查找的单词:runoob 该单词存在! runoob www.runoob.com 添加或查找单词 ?(a/c)
它接收一个可迭代对象（如列表或字符串）并返回一个类似字典的对象，键是元素，值是出现的次数。使用场景Counter 非常适合用于统计元素出现次数，比如统计单词频率、字符频率等。...这样，当访问不存在的键时，返回的是默认值 0。使用 defaultdict(list) 创建了一个字典 multi_value_dict，每个键的默认值为列表，可以方便地向列表中添加元素。...假设你要分析一篇文章的内容，统计每个单词的出现次数，找出最常出现的单词，并在滑动窗口中查找某些关键单词的序列位置。...出现次数: {common_word_info.count}")解释代码使用 Counter 对文章中的单词进行统计，找出每个单词的出现次数。...使用 namedtuple 定义了一个结构体 WordInfo，用于保存单词及其出现次数，使代码更具可读性。使用 defaultdict(list) 存储了每个单词在文章中的索引位置，便于快速查找。
我们可以使用len函数计算列表中的项数。在第4行和第5行中，我们打印前面步骤的结果。注意第5行中的str函数。为什么在那里?...因此，在第16行和第17行中，我们初始化了两个值，每个值表示一条Twitter中好词和坏词的数量。在第19行和第20行中，我们创建了好单词和坏单词的列表。...当然，这些都是非常主观的列表，所以请根据你自己的个人意见随意更改这些列表。 在第21行，我们逐个检查了Twitter中的每个单词。...最后，在第31行，我们使用了stemmer.stem查找单词的词干，并将其存储在stemmed_word 中。其余的代码与前面的代码非常相似。 ?...API的JSON响应提供了上面依赖关系解析树中显示的所有数据。它为句子中的每个标记返回一个对象（标记是一个单词或标点符号）。
split()返回一个列表，我们称之为tweet_words。我们可以使用len函数计算列表中的项数。在第4行和第5行中，我们打印前面步骤的结果。注意第5行中的str函数。...因此，在第16行和第17行中，我们初始化了两个值，每个值表示一条Twitter中好词和坏词的数量。在第19行和第20行中，我们创建了好单词和坏单词的列表。...当然，这些都是非常主观的列表，所以请根据你自己的个人意见随意更改这些列表。 在第21行，我们逐个检查了Twitter中的每个单词。...为了解决这个问题，我们使用名为字典的Python数据结构。字典是一个条目列表，每个条目都有一个键和一个值。我们将这些项称为键值对。因此，字典是键值对的列表（有时称为键值存储）。...最后，在第31行，我们使用了stemmer.stem查找单词的词干，并将其存储在stemmed_word 中。其余的代码与前面的代码非常相似。
弱口令指的是仅包含简单数字和字母的口令，例如“123”、“abc”等，因为这样的口令很容易被别人破解，从而使用户的计算机面临风险，因此不推荐用户使用 二，公共弱口令 公共弱口令就是常见的密码，根据大量的密码数据统计得出的出现频率较高弱口令...而当遇到人为设置密码（非随机密码，人为设置密码有规律可循）的场景，则可以使用密码字典（例如彩虹表）查找高频密码，破解时间大大缩短。...也可以跟一个外部链接，结果会返回一个单词列表，这个列表可以扔到John the ripper工具里进行密码破解。...cewl还有一个相关的命令行 工具 应用FAB，它使用相同的元数据提取技术从已下载的列表中创建作者/创建者列表....--meta-temp-dir ： exiftool 解析文件时使用的临时目录，默认为/ tmp 。 -c ， --count ：显示找到的每个单词的计数。
由于每一项是一个单词，可以采用字典树Trie进行统计/hashmap,统计每一个文件中出现的次以及频率。...字典树的时间复杂度为单词最长的数值+遍历一遍n*O(k),hash为遍历一遍+产生hash+冲突解决。...再找出每个小文中出现频率最大的IP（可以采用hash_map对那1000个文件中的所有IP进行频率统计，然后依次找出各个文件中频率最大的那个IP）及相应的频率。...然后再在这1000个最大的IP中，找出那个频率最大的IP，即为所求。 五、海量数据分布在100台电脑中，想个办法高效统计出这批数据的TOP10。...可以采用边读边写顺序的读取10个文件，并将每一个请求域名进行hash%10存放到对应的文件中 然后采用hash_map对每一个文件域名的量进行统计 对所有的输出结果进行合并，并使用快排/堆/归并进行排序
然后将数据以逗号分隔，存储在一个列表中。接下来，使用字典d来统计每个数字出现的频率。然后将字典转换为包含键值对的列表 ls ，并按值（出现频率）进行降序排序。...接着，程序获取出现频率最高的数字，并将其放入 mode_list 列表中。然后程序遍历排序后的列表，查找是否还有其他数字具有相同的最大频率，如果有，则将它们也添加到 mode_list 中。...最后，程序检查 mode_list 中的数字数量，如果只有一个数字，则输出单数形式的结果，否则输出复数形式的结果，表示所有众数及其出现的频率。...然后，通过 input() 函数分别获取用户输入的诗的标题和作者，并将它们存储在 poem 列表中。 接下来，通过一个循环，让用户输入该诗的四句诗句，并将它们追加到 poem 列表中。...注意，在每个输入的诗句后面添加了换行符 \n ，以确保每行只有一句诗。
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