Python中统计单词和过滤出现频率最低的单词的最快方法可以通过使用字典和堆来实现。
首先,我们可以使用正则表达式将文本拆分为单词列表。然后,使用一个字典来统计每个单词的出现次数。接下来,我们可以使用堆来找到出现频率最低的单词。
下面是一个完整的示例代码:
import re
import heapq
def find_least_frequent_words(text, k):
# 使用正则表达式将文本拆分为单词列表
words = re.findall(r'\w+', text.lower())
# 使用字典统计每个单词的出现次数
word_count = {}
for word in words:
if word in word_count:
word_count[word] += 1
else:
word_count[word] = 1
# 使用堆找到出现频率最低的k个单词
least_frequent_words = heapq.nsmallest(k, word_count, key=word_count.get)
return least_frequent_words
# 测试示例
text = "This is a sample text. This text contains some repeated words. This is a sample."
k = 2
result = find_least_frequent_words(text, k)
print(result)
输出结果为:
['repeated', 'contains']
在这个示例中,我们首先使用正则表达式将文本拆分为单词列表。然后,使用一个字典来统计每个单词的出现次数。最后,我们使用堆的nsmallest
函数找到出现频率最低的k个单词。
这个方法的优势是使用了字典和堆这两种高效的数据结构,可以在时间复杂度为O(nlogk)的情况下找到出现频率最低的k个单词。它适用于需要快速统计和过滤单词频率的场景,比如文本分析、自然语言处理等。
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