计数排序和词频统计为什么要从右边取数据

最新推荐文章于 2025-06-14 09:35:25 发布
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文章标签： 算法
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因为要词频统计的角标,放的时候放一个减去一个,相当于排序先放大的后放小的,如果要正序取,那么角标要以他的前一个的值为准,放完进行++

Algorithm：【算法进阶之路】之算法面试刷题集合—数据结构的简介、最强学习路线(逻辑结构【数组-链表-栈和队列/树-图-哈希】、物理结构【元素/关系】、数据运算【十大排序/四大查找-图三大搜索-
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
08-05 6246
​ Algorithm：【算法进阶之路】之算法面试刷题集合—数据结构的简介、最强学习路线(逻辑结构【数组-链表-栈和队列/树-图-哈希】、物理结构【元素/关系】、数据运算【十大排序/四大查找-图三大搜索-树三大遍历】、高级算法【枚举/回溯/递归/分治/动规/贪心】)、问题为导向的十大类刷题算法总结之详细攻略 目录 相关文章 数据结构思维导图 基本术语 一、数据结构的概述 二、数据的逻辑结构 三、数据的物理结构 四、数据的运算
从零开始学自然语言处理-十万字长文带你深入学习自然语言处理全流程
wenyusuran的专栏
09-12 3429
前言 内容会涉及自然语言处理的各个方面知识内容和具体操作：包括但不仅限于词法分析，句法分析，语义分析，文本聚类，文本分类，情感分析，文本摘要生成，主题模型，词嵌入，文本语义相似度，自然语言推理，机器翻译，语言模型，信息抽取，关系预测，对话，指代消解等等。 针对中文的自然语言处理，我们需要先将段落和句子切分为词语，这是最基础的一步操作，分词属于词法分析的基础部分。 以下是我为大家准备的几个精品专栏，喜欢的小伙伴可自行订阅，你的支持就是我不断更新的动力哟！ MATLAB-30天带你从入门到精通 MAT
十万字全网最全数据结构代码
少说，多做。
04-20 12万+
本文代码实现基本按照《数据结构》课本目录顺序，外加大量的复杂算法实现，一篇文章足够。能换你一个收藏了吧？
程序员为什么要学习数据结构与算法?
程序媛小琬的博客
06-30 1万+
数据结构Q与算法是程序员内功体现的重要标准之一,且数据结构也应用在各个方面, 业界更有程序-数据结构+算法这个等式存在。 各个中间件开发者，架构师Q他们都在努力的优化中间件、项目结构以及算法提高运行效率和降低内存占用,在这里数据结构起到相当重要的作用。...
Java数据结构详解（关于排序算法）
love_the_world的博客
04-11 743
—此时，随意判断，因为我们刚刚（1）看到了有一个[0]>[1]，故如果此时[mid-1]
Python二级考试文本词频统计题常用函数、方法总结
weixin_42884201的博客
01-01 1040
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、核心问题1.文件的打开和关闭1）open和close实现2）with实现2.计数二、额外要求1.不统计特定字符1)用repalce替换为空2)用del删除3)re正则表达式2.不统计所有标点1)string.punctuation2)re正则表达式3）调用zhon包的zhon.hanzi.punctuation函数3.对统计结果进行排序总结 前言 python二级考试题里面文本统计出现的比较多，而且会有很多种变化，主要是一
数据结构十大排序算法+二分查找（左程云 左神版 全文2W字+ word很大，你忍一下~~）
qq_55996124的博客
07-25 4423
这是我在b站上2021最新左神数据结构算法全家桶这个视频上学习的排序算法，感觉挺不错的 在这里和大家分享一下 1. 选择排序 1.1 选择排序的思想 参考左神画的图： （1）从头（下标0位置）遍历一遍数组找到最小值，和下标位0位置上的数据交换，此时0位置的数据就固定是最小值了 （2）从下标1位置开始（0位置已经固定就不用考虑了）再次遍历一遍数组，找到最小值，和下标为1位置上的数据交换，此时1位置的数据也就固定了 （3）从下标2位置开始（0、1位置都已经固定）再次遍历一遍数组，找到最小值，和下标
【数据结构】常见的排序算法
lixiaohulife的博客
10-03 946
1.冒泡排序 1.1 冒泡排序思路： 通过相邻两个元素之间的比较和交换，使较大的元素逐渐从前面移向后面（升序），就像水底下的气泡一样逐渐向上冒泡，所以被称为“冒泡”排序。算法步骤： 比较相邻元素，如果第一个比第二个大就交换； 对每一个相邻的元素进行同样的工作，从开始直到最后一对，通过比较最大的数据会跑到本次的最后位置； 针对所有的元素进行同样的操作； 直到没有任何一对数字需要比较时排序结束。 1.2 冒泡排序分析： 时间复杂度：若原数组本身就是有序的（这是最好情况），仅需n-1次比较就可完
算法学习笔记：简单数据结构及排序算法
qq_43561934的博客
06-06 1047
数据结构的认识记录
数据结构与算法入门(follow 左神)
weixin_42455006的博客
03-10 1479
1.堆结构优先级队列堆是完全二叉树，满足左右孩子分别是2i+1和2i+2，父节点是(i-1)/2完全二叉树高度是O(logN)，删掉最大值往下调整成堆也是O(logN)假如有序是自小到大，堆排序就是构建大根堆，把构建好的堆最后一个位置与堆顶做交换，然后heapsize–，此时最后一位是最大值，然后对交换后的结构调整成堆，然后继续上述操作 逐步把大根堆顶放置最后一个(类似冒泡，但每次比较的值少了，且不额外空间复杂度O(1))。return;i ++) {
十大排序算法
Hi，我是 JackYang，一名热爱编码的程序员。这个博客主要记录我的开发笔记、技术心得以及在项目实践中的经验总结。
04-14 312
从右到左取数，count[k]=7，表示个位为k的个数<=7个，temp[count[k]-1]=vec[j]，十位、百位、d位依次类推。先将数组变成大顶堆，将堆顶元素与最后一个交换，接着数组长度n-1,再构造大顶堆，堆顶元素与倒数第二个元素交换，依此类推。在0~N-1里选择最小的与0交换位置，再在1~N-1里选择最小的与1交换位置，依此类推。//将左边部分排好序。//count[temp[i]] 小于等于temp[i]出现的次数。
数据结构与算法面试题（2022最新版）
weixin_70730532的博客
08-29 438
红黑树是一种二叉查找树，但在每个结点上增加了一个存储位表示结点的颜色， 可以是RED或者BLACK。通过对任何一条从根到叶子的路径上各个着色方式的 限制，红黑树确保没有一条路径会比其他路径长出两倍，因而是接近平衡的。当二叉查找树的高度较低时，这些操作执行的比较快，但是当树的高度较高时， 这些操作的性能可能不比用链表好。红黑树（red-black tree）是一种平衡的二 叉查找树，它能保证在坏情况下，基本的动态操作集合运行时间为O(lgn)。红黑树必须要满足的五条性质：性质一：节点是红色或者是黑色；...
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（1） 红黑树的了解（平衡树，二叉搜索树），使用场景 把数据结构上几种树集中的讨论一下： 1.AVLtree 定义：最先发明的自平衡二叉查找树。在AVL树中任何节点的两个子树的高度最大差别为一，所以它也被称为高度平衡树。查找、插入和删除在平均和最坏情况下都是O（log n）。增加和删除可能需要通过一次或多次树旋转来重新平衡这个树。 节点的平衡因子是它的左子树的高度减去它的右子树的高度（有时相反）。...
RS-232通讯+SHA-256+AES_ECB - 128算法
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本文介绍了一个基于C语言的串口通信加密程序实现方案
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本文介绍了6种常见排序算法的Java实现，包括冒泡、选择、插入排序等基础算法，以及快速、归并、堆排序等高效算法。对每种算法从基本思想、时间复杂度分析和Java代码实现三个方面进行详细说明，展示了排序算法的核心逻辑和性能特点。这些排序方法在计算机科学中具有广泛应用，理解其原理和实现有助于提升编程能力和算法思维。
最小费用最大流算法
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最小费用最大流算法通过SPFA寻找费用最短增广路，使用链式前向星存储正向边和反向边。每次沿最便宜路径增广流量，更新边容量和反向边，最终获得最大流量和最小费用。该算法的核心在于反向边的"反悔"机制和贪心选择策略。时间复杂度主要取决于SPFA的执行次数，适用于解决带费用约束的网络流优化问题。
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二维数组是C语言中处理表格、矩阵等结构化数据的重要工具。它本质上是一种特殊的一维数组，其中每个元素又是一个一维数组。下面将详细介绍二维数组的使用方法、内存布局、访问方式及常见应用场景。
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今天给大家分享的还是一道关于dfs回溯的问题，对于这类问题大家还是要多刷和总结，总体难度还是偏大。对于回溯问题有几个关键点：1.首先对于这类回溯可以节点可以随机选择的问题，要做mian函数中循环调用dfs（i，obj），同时在dfs中要对后面的节点再次进行调用，还是使用dfs。2.对于使用过的节点用vis进行记录，而递归出口则是flag。3.注意在dfs选择后，要对这一次的递归选择进行回溯，下面这道题在dfs内的调用以及main函数中的调用都有显示。
按词频由高到低的顺序输出统计结果，每个词及其统计结果显示时固定宽度并右对齐，每行显示5个单词的统计结果
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按词频从高到低排序并显示统计结果通常会涉及文本处理和数据格式化步骤。假设我们有一个包含文本的列表或文件，可以采用以下步骤： 1. **分词**：将文本分解成单个单词或短语（取决于上下文，可能是词语、标点后的...
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