1042. 字符统计(20)

本文介绍了一个简单的字符统计程序,该程序能够找出给定文本中出现频率最高的英文字母,并输出该字母及其出现次数。程序使用C++编写,通过遍历字符串来统计各字母的出现频次。

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1042. 字符统计(20)

时间限制
400 ms
内存限制
65536 kB
代码长度限制
8000 B
判题程序
Standard
作者
CHEN, Yue

请编写程序,找出一段给定文字中出现最频繁的那个英文字母。

输入格式:

输入在一行中给出一个长度不超过1000的字符串。字符串由ASCII码表中任意可见字符及空格组成,至少包含1个英文字母,以回车结束(回车不算在内)。

输出格式:

在一行中输出出现频率最高的那个英文字母及其出现次数,其间以空格分隔。如果有并列,则输出按字母序最小的那个字母。统计时不区分大小写,输出小写字母。

输入样例:
This is a simple TEST.  There ARE numbers and other symbols 1&2&3...........
输出样例:
e 7
#include <iostream>
#include <string>
#include <set>
#include <vector>
#include <algorithm>
using namespace std;

int main()
{
    string str;
    getline(cin,str);
    int a[26]={0};
    for(int i=0;i<str.size();i++){
        if(str[i]>='A'&&str[i]<='Z'){
            str[i]=str[i]+32;
        }
        if(str[i]>='a'&&str[i]<='z'){
            a[str[i]-'a']++;
        }
    }
    //sort(a,a+26);
    //cout<<a[25]<<endl;
    int max = 0,position = 0;
    for(int i=0;i<sizeof(a)/sizeof(int);i++){
        if(a[i]>max){
            max = a[i];
            position = i;
        }
    }
    cout<<(char)('a'+position)<<" "<<max<<endl;
    return 0;
}

### C++ 实现字符统计 在 C++ 中实现字符统计可以通过遍历字符串并使用关联容器(如 `std::map` 或 `std::unordered_map`)来记录每个字符出现的频率。这种方法不仅高效而且易于理解和维护。 对于仅包含小写字母和数字的情况,可以创建一个大小为 26+10=36 的数组用于存储字母 'a' 到 'z' 和数字 '0' 到 '9' 出现的次数[^3]。然而更通用的做法是利用标准库提供的映射结构: #### 使用 `std::map<char, int>` 统计字符频次 ```cpp #include <iostream> #include <map> #include <string> void countCharacters(const std::string& str) { std::map<char, int> charCount; // 遍历字符串中的每一个字符 for (char c : str) { ++charCount[c]; } // 输出结果 for (const auto& pair : charCount) { std::cout << "Character '" << pair.first << "' appears " << pair.second << " times." << std::endl; } } ``` 这段代码定义了一个名为 `countCharacters` 的函数,它接受一个常量引用参数表示待分析的目标字符串。通过迭代访问该字符串内的各个素,并将其作为键更新至哈希表中对应的值;当遇到相同的键时则增加其数值部分以反映重复情况的发生。最后再遍历整个映射对象打印出每种字符的具体数目。 为了满足按 ASCII 值升序排列的要求,在输出阶段可以直接依赖于 `std::map` 自身按键自动排序的特点完成这一需求。 #### 处理特殊情况与优化建议 考虑到可能存在的空白符或其他非目标范围内的字符,可以在累加之前加入额外判断逻辑排除这些干扰项。另外,如果输入规模较大或者性能敏感的应用场景下考虑采用无序版本即 `std::unordered_map` 来减少平均时间复杂度开销,尽管这会牺牲掉原本有序输出的优势[^5]。
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