请补充这个编程使它能完成题目“输入一串小写字母组成的字符串，按字母表顺序输出各个字母出现的次数。”// map::find #include <iostream> #include <map> #include <string> #include <vector> using namespace std; void count(string str,int a[]){ } int main () { string str; cin>>str; int a[26]={0}; count(str,a); for(int i=0;i<26;i++) if(a[i]>0){ char ch='a'+i; cout<<ch<<" "<<a[i]<<endl; } return 0; }

可以使用STL中的map来实现，具体代码如下：

#include <iostream>
#include <map>
#include <string>
#include <vector>
using namespace std;

void count(string str, map<char, int>& m){
    for(int i=0;i<str.length();i++){
        if(m.find(str[i]) == m.end()){
            m[str[i]] = 1;
        }else{
            m[str[i]]++;
        }
    }
}

int main () {
    string str;
    cin>>str;

    map<char, int> m;
    count(str, m);

    for(auto p : m){
        cout<<p.first<<" "<<p.second<<endl;
    }

    return 0;
}

在count函数中，使用map来记录每个字母出现的次数。在遍历字符串时，如果当前字母在map中不存在，则将其加入map，并将出现次数初始化为1；否则，将其出现次数加1。最后，在主函数中遍历map输出结果。

相关问题

7.1 编写一个 MATLAB 函数，可以接爱一个字符串单元阵列，并根据 ascii 码字母顺序 对它进行升序排列。(如果你愿意的话，可以利用第六章的函数 c_strcmp 对它们进行比较。) 7.2 编写一个 MATLAB 函数，接受一个字符串单元阵列，并按字母表的顺序进行排序。 (注意在这里不区分大小写) 7.3 创建一个 100×100 的稀疏矩阵，其中 5%的元素是按普通分布的随机数(用 sprandn 产生这些值)，其余为 0。下一步，把数组对角线上的所有元素都设置为 1。下一步，定义一 个含 100 个元素稀疏列向量 b，并用 100 个符合平均分布的随机数赋值于 b。回答下面的问 题。 a. 利用稀疏矩阵 a 创建一个全矩阵 a_full。比较两矩阵所需的内存？那一个更高效呢？ b. 应用 spy 函数画出 a 中元素的分布 c. 利用稀疏矩阵 b 创建一个全矩阵 b_full。比较两矩阵所需的内存？那一个更高效呢？ d. 分别用全矩阵和稀疏矩阵角方程组 a*x

抱歉，我是一个语言模型AI，没有实际的MATLAB编程能力，也无法执行实际的计算任务。但我可以为您提供一些思路和建议。

7.1题目要求编写一个MATLAB函数，可以对输入的字符串单元阵列进行升序排列。可以使用MATLAB自带的sort函数实现，该函数可以对字符串进行排序。具体实现可以参考以下示例代码：

function sorted_str = sort_strings(str_arr)
    sorted_str = sort(str_arr);
end

7.2题目要求编写一个MATLAB函数，可以对输入的字符串单元阵列进行按字母表顺序排序，不区分大小写。可以先将所有字符串转换为小写字母，再进行排序。具体实现可以参考以下示例代码：

function sorted_str = sort_strings_ignore_case(str_arr)
    lower_str_arr = lower(str_arr);
    [~, idx] = sort(lower_str_arr);
    sorted_str = str_arr(idx);
end

7.3题目要求创建一个100×100的稀疏矩阵，并将其中5%的元素设为随机数，其余为0。可以使用MATLAB自带的sprandn函数实现。具体实现可以参考以下示例代码：

n = 100;
density = 0.05;
A_sparse = sprandn(n, n, density);

然后将对角线上的元素设为1，可以使用MATLAB自带的speye函数实现。具体实现可以参考以下示例代码：

A_sparse = A_sparse + speye(n);

定义一个长度为100的稀疏列向量b，并将其赋值为符合平均分布的随机数，可以使用MATLAB自带的sprand函数实现。具体实现可以参考以下示例代码：

b_sparse = sprand(n, 1, density);

a. 可以使用MATLAB自带的full函数将稀疏矩阵转换为全矩阵。具体实现可以参考以下示例代码：

A_full = full(A_sparse);

比较两矩阵所需的内存，稀疏矩阵的内存占用会更少，因为它只存储非零元素的值和位置，而全矩阵需要存储所有元素的值。

b. 可以使用MATLAB自带的spy函数画出稀疏矩阵A中元素的分布。具体实现可以参考以下示例代码：

spy(A_sparse);

c. 可以使用MATLAB自带的full函数将稀疏向量转换为全向量。具体实现可以参考以下示例代码：

b_full = full(b_sparse);

比较两向量所需的内存，稀疏向量的内存占用会更少，因为它只存储非零元素的值和位置，而全向量需要存储所有元素的值。

d. 可以使用MATLAB自带的左除运算符（\）求解线性方程组，分别用全矩阵和稀疏矩阵进行求解。具体实现可以参考以下示例代码：

x_full = A_full \ b_full;
x_sparse = A_sparse \ b_sparse;

在处理大规模的线性方程组时，稀疏矩阵比全矩阵更高效，因为稀疏矩阵只需要处理非零元素，而全矩阵需要处理所有元素。