windflowers

Windflowers,

Windflowers,

My father told me not to go near them.

He said feared them always

And he told me that they carried him away.

Windflowers,

Beautiful windflowers,

I couldn't wait to touch them, to smell them

I held them closely,

Now I can not break away.

The sweet bouquetdisappears,

Like the vapor in the desert,

So take a warning son

Windflowers,

Ancient windflowers,

Their beauty captures every young dreamer,

who lingers near them,

But ancient windflowers,

I love you.



我的翻译


风之花,

风之花,

父亲说不要走近她,

他总是畏惧她,

他曾迷失过,为了她。


风之花,

美丽的风之花,

我忍不住抚摸她,嗅闻她


我紧握着她, 绝不会放弃,

无奈这甜蜜的花束消失了, 就像那沙漠中的水汽


孩子, 小心呀

风之花,

古老的风之花,

她的美丽俘获了每一颗年轻的梦中人,

流连在她的身畔,


但是古老的风之花,

我爱你。




参考翻译

风之花

风之花

我的父亲曾告诉我不要靠近她们

他一直都心怀畏惧

说她们使他失去理智

风之花

美丽的风之花

我等不及要触碰她们,俯嗅她们

紧紧的拥抱着她们

如今我已无法自拔

甜美的花束消失了

彷佛沙漠中的一阵烟雾

小心一点啊孩子

风之花

古老的风之花

她们的美丽掳获了

每个徘徊不去的年轻梦想者

古老的风之花

我爱你






Java是一种具备卓越性能与广泛平台适应性的高级程序设计语言,最初由Sun Microsystems(现属Oracle公司)的James Gosling及其团队于1995年正式发布。该语言在设计上追求简洁性、稳定性、可移植性以及并发处理能力,同时具备动态执行特性。其核心特征与显著优点可归纳如下: **平台无关性**:遵循“一次编写,随处运行”的理念,Java编写的程序能够在多种操作系统与硬件环境中执行,无需针对不同平台进行修改。这一特性主要依赖于Java虚拟机(JVM)的实现,JVM作为程序与底层系统之间的中间层,负责解释并执行编译后的字节码。 **面向对象范式**:Java全面贯彻面向对象的设计原则,提供对封装、继承、多态等机制的完整支持。这种设计方式有助于构建结构清晰、模块独立的代码,提升软件的可维护性与扩展性。 **并发编程支持**:语言层面集成了多线程处理能力,允许开发者构建能够同时执行多项任务的应用程序。这一特性尤其适用于需要高并发处理的场景,例如服务器端软件、网络服务及大规模分布式系统。 **自动内存管理**:通过内置的垃圾回收机制,Java运行时环境能够自动识别并释放不再使用的对象所占用的内存空间。这不仅降低了开发者在内存管理方面的工作负担,也有效减少了因手动管理内存可能引发的内存泄漏问题。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
<think>好的,用户需要编写一个Scala程序来统计文本中的单词数量,筛选出出现次数大于等于3的单词,并排序显示。首先,我得确定如何拆分文本为单词,然后进行统计。可能需要用到集合操作或者更高效的数据结构,比如Map来存储单词和对应的次数。 接下来,用户需要筛选出次数≥3的单词,这可以通过filter方法实现。排序的话,可能需要根据次数降序排列,使用sortBy或者sortWith方法。然后,输出结果可能需要格式化,比如用foreach遍历打印。 考虑到Scala的特性,使用不可变集合可能更合适,或者考虑性能问题使用可变集合?不过对于一般文本处理,不可变集合应该足够了。另外,要处理输入文本的来源,比如从文件读取还是直接处理字符串。示例中用户提到了文本,可能先以字符串处理为例,再扩展文件读取。 然后,代码结构大概分为几个步骤:分割单词、统计频率、筛选、排序、输出。需要注意大小写是否敏感,比如“Hello”和“hello”是否算同一个单词。用户可能没有说明,这里默认区分大小写,或者可以统一转为小写处理,需要在代码中体现。 最后,生成相关问题的时候,可能需要考虑性能优化、处理标点符号、不同排序方式等扩展问题。确保引用用户提供的参考内容,比如引用中的Spark词频统计,但用户现在需要的是纯Scala程序,不是Spark,所以可能需要指出区别或者给出本地文件处理的例子。</think>以下是使用Scala实现文本词频统计并筛选排序的解决方案: ### 实现步骤 1. **文本预处理**:将文本转换为小写并分割为单词列表 2. **词频统计**:使用MapReduce模式统计单词出现次数 3. **结果筛选**:过滤出现次数≥3的单词 4. **排序输出**:按词频降序排列结果 ```scala object WordFrequencyCounter { def main(args: Array[String]): Unit = { val text = """ |Scala combines object-oriented and functional programming in one concise, |high-level language. Scala's static types help avoid bugs in complex applications, |and its JVM and JavaScript runtimes let you build high-performance systems with |easy access to huge ecosystems of libraries. """.stripMargin // 处理流程 val result = text .replaceAll("[^a-zA-Z ]", "") // 移除非字母字符 .toLowerCase() // 统一小写 .split("\\s+") // 分割单词 .filter(_.nonEmpty) // 过滤空字符串 .groupBy(identity) // 按单词分组 .mapValues(_.length) // 统计次数 .filter(_._2 >= 3) // 筛选条件 .toList .sortBy(-_._2) // 降序排序 // 格式化输出 println("单词\t出现次数") result.foreach { case (word, count) => println(s"$word\t$count") } } } ``` ### 关键代码解析 1. `replaceAll("[^a-zA-Z ]", "")` 使用正则表达式保留字母和空格[^2] 2. `groupBy(identity)` 按单词本身进行分组统计 3. `mapValues(_.length)` 将分组结果转换为(单词, 出现次数)格式 4. `sortBy(-_._2)` 按词频数值的负数进行排序实现降序排列 输出示例: ``` 单词 出现次数 scala 3 to 3 and 2 ... ```
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