Problem A: 分数类的输出

博客介绍了封装分数类Fract的相关内容,该类用于处理分数功能和运算。需实现构造函数将分数化为最简,show()函数按特定格式输出分数。还给出输入输出要求及示例,要求设计Fract类使main()函数能正确运行。

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Description

封装一个分数类Fract,用来处理分数功能和运算,支持以下操作:

  1. 构造:传入两个参数n和m,表示n/m;分数在构造时立即转化成最简分数。
  2. show()函数:分数输出为“a/b”或“-a/b”的形式,a、b都是无符号整数。若a为0或b为1,>只输出符号和分子,不输出“/”和分母。

你设计一个Fract类,使得main()函数能够运行并得到正确的输出。调用格式见 append.cc

Input

输入多行,每行两个整数,分别为分子和分母,至EOF结束。输入的分母不会为0;

Output

每行输出一个分数,与输入顺序一致。
分数输出时为最简形式,负号只会出现在最前面,若分母为1或分子为0,则只输出一个整数,即分子部分,而没有“/”和分母部分。

Sample Input

1 3
20 -15
80 150
-9 1
6 6
12 16
-33 -48
6 11
0 -10

Sample Output

1/3
-4/3
8/15
-9
1
3/4
11/16
6/11
0

HINT

Append Code

#include <cstdio>
int main()
{
    int n, m;
    while(cin >> n >> m)
    {
        Fract fr(n, m);
        fr.show();
    }
}

Sample Code

#include<iostream>
#include<cmath>
#include<cstdlib>
 
using namespace std;
 
class Fract
{
    int n,m;
    char c;
public:
    Fract(int a,int b)
    {
        n=a;
        m=b;
        if(a*b<0) c='-';
        if(a*b>=0) c='+';
        while(a!=0)
        {
            int t = b%a;
            b = a;
            a=t;
        }
        n=abs(n/b);
        m=abs(m/b);
    }
    void show()
    {
        if(c=='-') cout<<c;
        if(n==0||m==1)
        {
            cout<<n<<endl;
        }
        else
        {
            cout<<n<<'/'<<m<<endl;
        }
    }
};
 
#include <cstdio>
int main()
{
    int n, m;
    while(cin >> n >> m)
    {
        Fract fr(n, m);
        fr.show();
    }
}
<think>好的,我现在需要解决用户的问题:如何用编程实现统计文本中最常出现的单词个数。用户希望得到一段代码或算法,能够统计字符串中出现次数最多的单词数量。首先,我需要确定用户的具体需求,可能他们需要处理的是英文文本,因为中文分词比较复杂,而示例中的引用都是关于英文单词统计的。 接下来,我要考虑实现这个功能的基本步骤。通常,统计单词频率的步骤包括:读取文本、分割单词、统计每个单词的出现次数、找出最高频的单词。这里需要注意几个关键点:如何正确分割单词,如何处理大小写,以及如何处理标点符号。 首先,分割单词。在Python中,常用的方法是使用字符串的split()方法,但这种方法只能按空格分割,可能不够准确,因为文本中可能有标点符号附着在单词上,比如“word,”或“word.”。更好的方法是使用正则表达式,比如re.findall()来匹配所有的单词字符组合。例如,使用r'\b\w+\b'可以匹配单词边界之间的字母数字字符,但可能需要调整,比如考虑撇号(如don't)或者连字符(如well-known)。不过根据用户提供的引用[1],他们使用了类似的方法,可能基础的分割已经足够,但需要根据具体情况调整正则表达式。 然后,处理大小写。通常会将所有单词转换为小写,这样“Word”和“word”会被视为同一个单词。这一步可以通过在统计前将每个单词转换为小写来实现。 接下来是统计频率。Python中可以使用字典来记录每个单词出现的次数。遍历所有单词,每遇到一个单词,就在字典中将对应的值加一。或者更方便的是使用collections模块中的Counter类,它可以直接统计可迭代对象中元素的出现次数,并提供了most_common()方法来获取出现次数最多的元素。 最后,找出出现次数最多的单词。如果有多个单词出现次数相同且都是最高,可能需要全部列出,或者只取第一个,根据用户需求而定。例如,用户可能只需要知道最高频的那个单词,或者所有并列最高频的单词。 现在需要考虑代码的结构。用户提供的引用[1]中有一个Python示例,统计单词数量,但没有统计频率最高的。可以基于这个示例进行扩展。例如,读取文件内容,处理文本,统计单词频率,然后找到最大值。 可能的步骤: 1. 读取文本文件或字符串。 2. 将文本转换为小写。 3. 使用正则表达式提取所有单词。 4. 使用Counter统计频率。 5. 找出最高频率的值,然后找出所有具有该频率的单词。 6. 输出结果。 另外,需要注意排除停用词,比如“the”、“and”等常见但无实际意义的词。但用户的问题中没有提到这一点,可能不需要处理,但可以作为一个扩展点。 现在检查用户提供的引用。引用[1]中的Python代码使用split()分割单词,但可能不够准确,所以需要用正则表达式改进。引用[2]和[3]是关于Java的,可能对当前问题帮助不大,但可以忽略,因为用户的问题更偏向Python。 可能的代码结构示例: 读取文本: 如果是文件,可以用with open打开;如果是字符串,直接处理。 处理文本: 用re.findall(r'\b\w+\b', text.lower())来获取所有单词的小写形式。但这里的正则表达式可能不包含撇号,如果文本中有类似“don't”的单词,可能需要调整正则表达式为r"\b[\w']+\b",但需要根据具体情况。不过用户的问题可能不需要这么复杂,基础的分割即可。 统计频率: 使用collections.Counter,然后调用most_common()方法。 例如: from collections import Counter words = re.findall(r'\b\w+\b', text.lower()) word_counts = Counter(words) most_common = word_counts.most_common(1) print(most_common) 但如果有多个单词出现次数相同,比如最高频有两个单词,那么most_common(1)只会返回第一个。如果用户需要所有最高频的单词,需要先找到最高频率,然后筛选出所有频率等于该值的单词。 例如: max_count = max(word_counts.values()) most_common_words = [word for word, count in word_counts.items() if count == max_count] 然后将这些单词和对应的次数输出。 需要考虑文本为空或者没有单词的情况,代码需要处理这些异常情况,比如返回空列表或提示信息。 现在将这些步骤整合成代码,并添加注释。例如: import re from collections import Counter def find_most_common_word(text): # 使用正则表达式提取所有单词并转为小写 words = re.findall(r'\b\w+\b', text.lower()) if not words: return [] # 如果没有单词,返回空列表 word_counts = Counter(words) max_count = word_counts.most_common(1)[0][1] most_common = [(word, count) for word, count in word_counts.items() if count == max_count] return most_common # 示例用法 text = "Hello world! Hello Python. Python is great. World says hello." result = find_most_common_word(text) print("出现次数最多的单词及其次数:", result) 但根据用户提供的引用[1],他们的示例代码中没有使用正则表达式,而是可能更简单的方法。例如,他们可能用split()分割,然后用过滤处理标点。不过使用正则表达式更准确。 此外,用户可能需要处理文件输入,所以可以扩展函数以支持从文件读取。例如: def find_most_common_word_in_file(file_path): with open(file_path, 'r') as file: text = file.read() words = re.findall(r'\b\w+\b', text.lower()) # 后续步骤同上 需要测试不同的情况,比如标点符号、大小写混合、多个单词同频率等。 现在检查是否有遗漏的点。例如,用户可能需要统计的是“单词数量”,即出现次数最多的单词的数量,而不是单词本身。或者可能需要返回最大的次数值。需要根据用户的问题来看。用户的问题是“统计字符串中出现次数最多的单词数量”,所以需要的是出现次数最多的那个次数,或者同时返回单词和次数? 根据用户的问题描述:“统计文本中最常出现的单词个数”,可能是指统计出现次数最多的单词的数量,即次数值。或者可能是指统计该单词的出现次数,所以需要返回单词和次数。需要明确输出内容。在示例代码中,返回的是单词及其次数,因此可能需要调整。 不过用户的问题可能更关注如何得到这个结果,无论是次数还是具体的单词。因此,代码应该同时提供单词和次数,让用户根据需要选择。 最后,确保代码的鲁棒性,比如处理空文本、异常输入等。例如,如果文本中没有单词,函数返回空列表或提示信息。</think>### 统计文本中最常出现的单词数量 #### 实现步骤 1. **读取文本**:从字符串或文件中获取文本内容 2. **预处理文本**:统一转为小写,去除标点符号 3. **分割单词**:使用正则表达式提取有效单词 4. **统计词频**:用字典或`collections.Counter`记录单词出现次数 5. **筛选结果**:找到最高频率的单词及其出现次数 #### Python实现代码 ```python import re from collections import Counter def find_most_common_words(text): # 提取所有单词(忽略大小写和标点) words = re.findall(r'\b\w+\b', text.lower()) if not words: return [] # 统计词频并筛选最大值 word_counts = Counter(words) max_frequency = max(word_counts.values()) return [(word, count) for word, count in word_counts.items() if count == max_frequency] # 示例用法 text = "Apple orange banana apple APPLE. Orange? Banana! apple" result = find_most_common_words(text) print("最常出现的单词:", result) ``` #### 输出示例 ``` 最常出现的单词: [('apple', 4)] ``` #### 关键点说明 1. **正则表达式**:`r'\b\w+\b'`匹配单词边界之间的连续字符,避免误判带连字符或数字的单词(如`well-known`) 2. **大小写处理**:`.lower()`确保统计不受大小写影响[^1] 3. **性能优化**:`Counter`类的时间复杂度为$O(n)$,适合大规模文本处理[^2] #### 进阶功能 - 添加停用词过滤(如排除`the`, `and`等常见词) - 支持从文件读取内容(用`with open(filepath) as f:`) - 处理特殊语言字符(通过调整正则表达式)
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