python输入一个正整数n,将文件中的文本读取为字符串，利用jieba库的精确模式将文本切分为字符串，将无实质意义的单字符元素去掉，统计长度大于1的每个字符串出现的频率，存储为字典类型，输出词频最高的元素为二元组的列表前n项。

好的，这是一个比较复杂的问题，需要分步骤来解决。首先，你需要安装jieba库，可以使用以下命令进行安装：

pip install jieba

接下来，你可以使用以下代码读取文件并进行分词：

import jieba

def read_file(file_path):
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        text = f.read()
    return text

def cut_words(text):
    words = jieba.cut(text, cut_all=False)
    return [word for word in words if len(word) > 1]

text = read_file('example.txt')
words = cut_words(text)

这段代码中，`read_file()`函数可以读取文件，`cut_words()`函数使用jieba库进行分词，并过滤掉长度小于等于1的单字符元素。

接下来，你需要统计每个字符串出现的频率，并存储为字典类型。可以使用以下代码完成这个任务：

def count_words(words):
    word_count = {}
    for word in words:
        if word in word_count:
            word_count[word] += 1
        else:
            word_count[word] = 1
    return word_count

word_count = count_words(words)

这段代码中，`count_words()`函数使用字典类型`word_count`来存储每个字符串出现的频率。如果一个字符串已经在字典中出现过，就将其频率加1；否则，将该字符串添加到字典中，并将其频率设为1。

最后，你需要输出词频最高的元素为二元组的列表前n项。可以使用以下代码完成这个任务：

def top_n_words(word_count, n):
    sorted_words = sorted(word_count.items(), key=lambda x:x[1], reverse=True)
    return sorted_words[:n]

top_n = top_n_words(word_count, n)
print(top_n)

这段代码中，`top_n_words()`函数使用`sorted()`函数将字典中的元素按照频率从高到低排序，并返回前n项。最后，你可以使用`print()`函数输出结果。

完整代码如下：

import jieba

def read_file(file_path):
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        text = f.read()
    return text

def cut_words(text):
    words = jieba.cut(text, cut_all=False)
    return [word for word in words if len(word) > 1]

def count_words(words):
    word_count = {}
    for word in words:
        if word in word_count:
            word_count[word] += 1
        else:
            word_count[word] = 1
    return word_count

def top_n_words(word_count, n):
    sorted_words = sorted(word_count.items(), key=lambda x:x[1], reverse=True)
    return sorted_words[:n]

text = read_file('example.txt')
words = cut_words(text)
word_count = count_words(words)
top_n = top_n_words(word_count, n)
print(top_n)