给定每个人的家庭成员和其自己名下的房产,请你统计出每个家庭的人口数、人均房产面积及房产套数。

时间: 2023-03-16 15:49:46 浏览: 113
好的,我来回复。根据每个人的家庭成员和自己名下的房产,我们可以统计出每个家庭的人口数、人均房产面积和房产套数。具体方法如下: 1. 首先,我们需要将所有人按照家庭进行分类。如果一个人没有家庭成员,那么他就是一个单独的家庭。 2. 对于每个家庭,我们可以统计出它的人口数。这个很简单,只需要将家庭成员的人数加起来即可。 3. 接下来,我们可以计算每个家庭的人均房产面积。这个需要将家庭成员名下的所有房产面积加起来,再除以家庭人口数。 4. 最后,我们可以统计每个家庭的房产套数。这个也很简单,只需要将家庭成员名下的所有房产套数加起来即可。 这样,我们就可以得到每个家庭的人口数、人均房产面积和房产套数了。
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给定n个整数,请统计出每个整数出现的次数

### 回答1: 可以使用哈希表来统计每个整数出现的次数。具体步骤如下: 1. 创建一个空的哈希表,用于存储每个整数出现的次数。 2. 遍历给定的n个整数,对于每个整数,如果它已经在哈希表中出现过,就将它对应的计数器加1;否则,在哈希表中新增一个键值对,键为该整数,值为1。 3. 遍历完所有的整数后,哈希表中存储的就是每个整数出现的次数了。 4. 可以将哈希表按照键值从小到大排序,然后依次输出每个键值对,即可得到每个整数出现的次数。 示例代码如下: ``` #include <iostream> #include <unordered_map> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; int main() { int n; cin >> n; unordered_map<int, int> count_map; for (int i = 0; i < n; i++) { int num; cin >> num; count_map[num]++; } vector<pair<int, int>> count_vec(count_map.begin(), count_map.end()); sort(count_vec.begin(), count_vec.end()); for (auto p : count_vec) { cout << p.first << " " << p.second << endl; } return 0; } ``` 其中,count_map是哈希表,count_vec是将哈希表转换为vector后的结果,pair<int, int>表示键值对,第一个int表示键,第二个int表示值。最后使用sort函数对vector进行排序,然后依次输出每个键值对即可。 ### 回答2: 给定n个整数,统计每个整数出现的次数是一项常见的计算任务,常见的方法是使用哈希表来记录每个整数的出现次数。 具体实现方法如下: 1. 创建一个哈希表,用来记录每个整数出现的次数,初始时,哈希表中没有任何元素。 2. 遍历给定的n个整数,对于每个整数,判断其是否已存在于哈希表中,如果存在,则将其对应的计数器加1;如果不存在,则将其添加到哈希表中,并将其计数器初始为1。 3. 遍历完成后,哈希表中的每个元素都包含了一个整数和它在原始数据中出现的次数。 例如,假设给定的n个整数为[1, 3, 2, 1, 3, 4, 5, 4, 1, 2],则按照上述方法统计得到的结果如下: 哈希表中的元素(键和值): 1 -> 3 2 -> 2 3 -> 2 4 -> 2 5 -> 1 从结果可以看出,整数1出现了3次,整数2出现了2次,整数3出现了2次,整数4出现了2次,整数5出现了1次。 总之,统计每个整数出现的次数的问题,可以通过使用哈希表来解决。哈希表具有O(1)的查找时间复杂度,可以快速准确地记录每个整数的出现次数。 ### 回答3: 统计每个整数出现的次数是一项相对简单却重要的任务。它可以帮助我们快速了解给定的整数序列中有哪些数最常出现,以及它们分别出现了多少次。这对于很多应用场景都非常有帮助,比如在数据分析、编程算法等领域中都需要统计元素出现的频率。下面我们来具体介绍一下如何统计给定n个整数出现的次数。 为了方便操作,我们首先将给定的n个整数存储在一个数组中。然后我们可以利用散列表(Hash表)来实现每个整数出现次数的计数。具体步骤如下: 1. 创建一个空的散列表,并将计数器初始化为0。 2. 遍历整数数组,对于每个整数,我们在散列表中查找是否已经存在该整数作为键值。如果存在,我们将其对应的计数器加1;如果不存在,我们将该整数作为新的键值添加到散列表中,并将计数器设为1。 3. 遍历完成后,散列表中存储的就是每个整数出现的次数。 具体实现上,我们可以采用多种方式实现散列表,比如使用数组和链表实现的“拉链式散列表”,或是采用红黑树实现的“平衡二叉搜索树”。 另外,如果我们对给定的n个整数序列进行排序,那么相同的整数就会排在一起,这样我们就可以用一个变量来记录相邻的同一整数的数量,从而实现统计每个整数出现的次数。但是这样的复杂度较高,因为需要先对整数序列进行排序,所以相对来说散列表的方法更为高效。 总之,统计给定n个整数出现的次数是非常常见的操作任务,采用散列表实现可以快速高效地实现。

java针对给定(英文)文档,统计文档的段落数、单词数及每个字母出现的次数。

以下是一个Java程序,可以实现对给定英文文档的段落数、单词数以及每个字母出现的次数的统计: ```java import java.io.BufferedReader; import java.io.FileReader; import java.io.IOException; public class TextAnalyzer { public static void main(String[] args) { String fileName = "example.txt"; // 替换为你要统计的文档名称 int numParagraphs = 0; // 段落数 int numWords = 0; // 单词数 int[] letterCounts = new int[26]; // 每个字母出现的次数 try { BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(fileName)); String line; while ((line = reader.readLine()) != null) { if (line.trim().equals("")) { // 如果是空行则认为是段落的分隔 numParagraphs++; } else { String[] words = line.split("\\s+"); // 使用空格分割单词 numWords += words.length; for (String word : words) { for (char c : word.toCharArray()) { if (Character.isLetter(c)) { // 如果是字母则统计 letterCounts[Character.toLowerCase(c) - 'a']++; } } } } } reader.close(); } catch (IOException e) { System.out.println("Error reading file: " + e.getMessage()); return; } System.out.println("Number of paragraphs: " + numParagraphs); System.out.println("Number of words: " + numWords); System.out.println("Letter counts:"); for (int i = 0; i < 26; i++) { System.out.printf("%c: %d%n", 'a' + i, letterCounts[i]); } } } ``` 假设你有一个名为"example.txt"的文档,程序会输出以下内容: ``` Number of paragraphs: 3 Number of words: 56 Letter counts: a: 13 b: 1 c: 4 d: 3 e: 11 f: 1 g: 1 h: 3 i: 5 j: 0 k: 0 l: 2 m: 1 n: 4 o: 4 p: 0 q: 0 r: 3 s: 2 t: 7 u: 1 v: 0 w: 0 x: 0 y: 1 z: 0 ``` 其中,"Number of paragraphs"表示段落数,"Number of words"表示单词数,"Letter counts"表示每个字母出现的次数。

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