PAT 06-3. 单词长度

最新推荐文章于 2024-11-07 21:11:43 发布
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分类专栏： Code/PAT 文章标签： c printf
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该程序旨在读取一串包含多个单词的文本，单词由空格分隔，以'.'结束。程序需输出每个单词的长度，包括特殊字符如'it's'。连续的空格和结束的'.'不计入单词长度。输入和输出皆为一行，单词长度用空格隔开。

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你的程序要读入一行文本，其中以空格分隔为若干个单词，以‘.’结束。你要输出每个单词的长度。这里的单词与语言无关，可以包括各种符号，比如“it’s”算一个单词，长度为4。注意，行中可能出现连续的空格；最后的‘.’不计算在内。

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你的程序要读入一行文本，其中以空格分隔为若干个单词，以‘.’结束。你要输出这行文本中每个单词的长度。这里的单词与语言无关，可以包括各种符号，比如“it’s”算一个单词，长度为4。注意，行中可能出现连续的空格。输入在一行中给出一行文本，以‘.’结束，结尾的句号不能计算在最后一个单词的长度内。在一行中输出这行文本对应的单词的长度，每个长度之间以空格隔开，行末没有最后的空格。时间限制：500ms内存限制：32000kb。方法一：判断是否是第一个。方法二：是否是最后一个。
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请编写程序，对一段英文文本，统计其中所有不同单词的个数，以及词频最大的前10%的单词。 所谓“单词”，是指由不超过80个单词字符组成的连续字符串，但长度超过15的单词将只截取保留前15个单词字符。而合法的“单词字符”为大小写字母、数字和下划线，其它字符均认为是单词分隔符。 输入格式: 输入给出一段非空文本，最后以符号#结尾。输入保证存在至少10个不同的单词。 输出格式: 在第一行中输出文本中所有不同单词的个数。注意“单词”不区分英文大小写，例如“PAT”和“pat”被认为是同一个单词。 随后按照词频递减的顺序，按照词频:单词的格式输出词频最大的前10%的单词。若有并列，则按递增字典序输出。 输入样例： This is a test. The word "this" is the word with the highest frequency. Longlonglonglongword should be cut off, so is considered as the same as longlonglonglonee. But this_8 is different than this, and this, and this...# this line should be ignored.
最新发布
03-25
<think>好的，用户需要编写一个Python程序来统计英文文本中的不同单词数量，并输出词频最高的前10%的单词。首先，我需要明确用户的具体需求。用户提到要考虑单词的定义规则：大小写不敏感、最长15个字符、仅包含字母数字和下划线。这意味着在预处理时，需要将单词统一转换为小写或大写，截断超过15个字符的部分，并且过滤掉不符合字符要求的单词。 接下来，我需要考虑如何处理输入的文本。用户可能提供的是文件路径或者直接输入的文本，但根据问题描述，可能假设输入是一段给定的英文文本。使用Python的字符串处理功能会比较方便。 步骤分解： 1. **文本预处理**：首先需要将文本中的标点符号去除，或者根据分隔符拆分单词。用户提到单词由空格或标点（逗号、句号）分隔，但需要注意可能存在其他标点的情况。可能需要使用正则表达式来分割单词。 2. **单词规范化**：将所有单词转换为小写，以保证大小写不敏感。同时检查每个单词是否符合仅包含字母、数字和下划线的要求，并且长度不超过15个字符。如果超过，截断到15个字符。 3. **统计词频**：使用字典来记录每个单词出现的次数。遍历处理后的单词列表，更新字典中的计数。 4. **排序和筛选前10%**：计算总共有多少个不同的单词，然后确定前10%的数量。例如，如果有1000个不同单词，前10%就是100个。然后根据词频排序，选出最高的部分。 需要注意的细节： - 正则表达式的模式可能需要调整，确保正确分割单词。例如，使用`r&#39;\b[\w]{1,15}\b&#39;`来匹配长度1到15的单词，但可能需要更精确的处理，比如先分割再过滤。 - 截断单词时，如果原单词超过15个字符，取前15个。例如，"abcdefghijklmnopqrst"变成"abcdefghijklmno"。 - 处理标点时，可能需要将非字母数字下划线的字符视为分隔符，或者在分割时忽略这些字符。 可能的代码结构： 1. 读取输入文本。 2. 使用正则表达式分割单词，同时转换为小写。 3. 过滤无效单词（如空字符串）并截断长度。 4. 统计词频。 5. 排序词频字典，计算前10%的数量。 6. 输出结果。 测试案例：例如输入文本包含重复单词，混合大小写，超长单词，特殊字符等，验证程序是否正确处理。 潜在问题： - 如何定义单词的分割符？用户提到空格、逗号、句号，但其他标点可能也需要处理，比如分号、感叹号等。使用正则表达式`r&#39;[^a-zA-Z0-9_]+&#39;`来分割可能更全面。 - 处理像连字符的情况，例如"state-of-the-art"是否视为一个单词？根据用户的需求，可能需要分割成多个单词，但用户要求仅包含字母数字和下划线，因此连字符会被视为分隔符，分割成多个部分。 - 统计前10%时，如果不同单词数量不足10个，如何处理？可能需要向上取整，例如使用`math.ceil`。 代码示例： ```python import re from collections import defaultdict def process_text(text): # 分割单词并处理 words = re.findall(r&#39;\b[\w]{1,15}\b&#39;, text.lower()) valid_words = [word[:15] for word in words if word.isalnum() and &#39;_&#39; not in word] # 这里可能需要调整正则表达式和过滤条件，比如允许下划线 # 修正：用户允许包含下划线，所以应该允许单词包含下划线，但排除其他符号 # 重新分割，使用正则表达式匹配字母、数字和下划线组成的单词 words = re.findall(r&#39;\b[a-zA-Z0-9_]{1,15}\b&#39;, text.lower()) return words text = "Given some text, with words like Python3, hello_world, and someLongWordThatIsTooLong." processed = process_text(text) # 统计 word_counts = defaultdict(int) for word in processed: word_counts[word] +=1 sorted_words = sorted(word_counts.items(), key=lambda x: (-x[1], x[0])) total_unique = len(sorted_words) top_10_percent = sorted_words[: (total_unique +9)//10] print(f"不同单词数量: {total_unique}") print("前10%的单词:", top_10_percent) ``` 需要检查正则表达式是否正确，是否遗漏了某些情况，比如下划线的处理。例如，原问题中的单词可能包含下划线，所以正则表达式应包含`[a-zA-Z0-9_]`，即`\w`因为\w在Python的re模块中确实包括下划线。但需要注意，`\b`是单词边界，可能无法正确匹配以下划线开头的单词，比如"_test"。因此可能需要调整正则表达式，允许单词以字母开头，包含下划线和数字。或者用户是否允许以下划线开头的单词？问题描述中没有明确，但根据一般情况，可能允许。因此，可能需要调整正则表达式为`r&#39;(?<!\S)[a-zA-Z0-9_]{1,15}(?!\S)&#39;`或者其他方式，确保正确分割。 或者，更简单的方式是使用split来分割所有非单词字符，然后用列表推导处理每个部分。例如： ```python words = re.split(r&#39;[^\w]+&#39;, text.lower()) words = [word[:15] for word in words if word] ``` 但这样可能会将空字符串包含进来，需要过滤掉。 然后，统计每个符合要求的单词。 在代码中需要确保处理后的单词只包含字母、数字和下划线，并且长度不超过15。例如，如果用户输入的单词有其他字符，比如"hello-world"，会被分割成"hello"和"world"，如果使用split方法，而如果用正则表达式匹配的话，可能不会包括中间的连字符。 因此，正确的做法是使用正则表达式来匹配符合要求的单词，即由字母、数字、下划线组成，长度1-15。这样，所有不符合的字符都会被排除，或被作为分隔符处理。 所以，正确的正则表达式应为：`r&#39;\b[a-zA-Z0-9_]+\b&#39;`，但需要限制长度1-15。可以调整为`r&#39;\b[a-zA-Z0-9_]{1,15}\b&#39;`，然后转换为小写。 这样，所有匹配的单词都会被提取，并且长度不超过15，字符符合要求。 测试用例： 输入文本："Hello! This is a test. Test_test 1234, abcdefghijklmnopqrstuvwxyz" 处理后的单词应为：[&#39;hello&#39;, &#39;this&#39;, &#39;is&#39;, &#39;a&#39;, &#39;test&#39;, &#39;test_test&#39;, &#39;1234&#39;, &#39;abcdefghijklmno&#39;]（最后一个单词截断到15字符） 统计结果：每个单词出现一次，总共有8个不同单词，前10%是1个（8*0.1=0.8，向上取整为1）。 这样代码就能正确统计。 综上，步骤应该是： 1. 使用正则表达式提取所有符合要求的单词（字母、数字、下划线，1-15长度）。 2. 转换为小写。 3. 统计频率。 4. 排序，取前10%（向上取整）。</think>要编写一个Python程序实现英文文本词频统计，可按照以下步骤实现： ### 实现步骤 1. **文本预处理** - 使用正则表达式`r&#39;(?i)\b[a-z0-9_]{1,15}\b&#39;`匹配最长15字符的单词[^2] - 将所有匹配结果转换为小写 - 过滤空字符串和非法字符 2. **词频统计** ```python from collections import Counter words = re.findall(r&#39;\b[a-z0-9_]{1,15}\b&#39;, text.lower()) word_counts = Counter(words) ``` 3. **结果排序与筛选** ```python sorted_words = sorted(word_counts.items(), key=lambda x: (-x[1], x[0])) top_count = math.ceil(len(sorted_words) * 0.1) ``` ### 完整代码实现 ```python import re import math from collections import Counter def word_frequency_analysis(text): # 提取符合要求的单词 words = re.findall(r&#39;(?i)\b[a-z0-9_]{1,15}\b&#39;, text) words = [w.lower() for w in words] # 统计词频 counter = Counter(words) unique_count = len(counter) # 计算前10% sorted_words = sorted(counter.items(), key=lambda x: (-x[1], x[0])) top_n = math.ceil(unique_count * 0.1) return unique_count, sorted_words[:top_n] # 示例使用 text = "Hello hello_world! This is a test. Test 1234, abcdefghijklmnopqrstuvwxyz" count, top_words = word_frequency_analysis(text) print(f"不同单词数量: {count}") print("词频前10%:", top_words) ``` ### 关键特性说明 1. **正则表达式**：`\b`标记单词边界，`[a-z0-9_]`匹配允许字符，`{1,15}`限制长度 2. **大小写处理**：统一转换为小写保证统计准确性 3. **排序规则**：按词频降序、字母升序排列 4. **边界处理**：使用`math.ceil`确保至少选取1个单词
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