38、Perl 数组、哈希与循环的深入解析

Perl 数组、哈希与循环的深入解析

1. 网页单词频率统计

我们常常好奇,谷歌是如何根据搜索词迅速精准地为我们找到相关网页的?其实,这很大程度上依赖于对网页中单词相对频率的预先分析。许多互联网搜索引擎使用 Perl 来完成这项统计工作,因为 Perl 的哈希功能让单词计数变得轻而易举。

下面是一个示例脚本 count_words 的运行情况,它能将输入的每一行拆分成单词,并显示每个单词在页面所有单词中出现的频率:

$ echo 'Testing, testing ... is this thing on?' | count_words
                WORD     FREQUENCY
                  is      0.166667
                  on      0.166667
             testing      0.333333
               thing      0.166667
                this      0.166667

我们再试试用这个脚本处理网页文本,使用 lwp-request 来获取网页内容,并对输出进行排序,让出现频率最高的单词排在前面:

$ lwp-request -o text ukuleleworld.com |  # output edited
>   count_words |
>     
【SCI级别】多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比内容概要:本文档主要介绍了一项关于多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)标准鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30上进行寻优性能对比的研究,属于智能优化算法领域的高水平科研工作。文中通过Matlab代码实现算法仿真,重点展示了HHWOA在收敛速度、寻优精度和稳定性方面的优势,体现了多策略改进的有效性。该研究适用于复杂优化问题求解,尤其在工程优化、参数辨识、机器学习超参数调优等领域具有应用潜力。; 适合人群:具备一定算法基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能优化算法开发应用的工程技术人员,尤其适合致力于SCI论文写作算法创新的研究者。; 使用场景及目标:①用于理解鲸鱼优化算法的基本原理及多策略改进思路(如种群初始化、非线性收敛因子、精英反向学习等);②为智能优化算法的性能测试对比实验提供CEC2017标准测试平台的实现参考;③支撑学术研究中的算法创新论文复现工作。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注HHWOA的改进策略模块WOA的差异,通过重复实验验证算法性能,并可将其思想迁移至其他优化算法的改进中,提升科研创新能力。
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