将字典结构中的键值对数据,转换为列表结构。因为列表结构支持原地排序,按 照词频出现次数进行降序排序。最后输出出现频率最高的前 10 个词语。
时间: 2024-02-15 11:05:06 浏览: 14
好的,这是一个常见的问题,我们可以使用Python中的Counter对象来实现。假设我们有一个字典结构的数据,包含键值对数据,我们可以按照以下步骤进行转换和排序:
```python
from collections import Counter
# 假设我们有一个字典数据
data = {'apple': 5, 'banana': 2, 'orange': 3, 'pear': 1, 'grape': 4}
# 将键值对数据转换为列表结构
lst = [(k, v) for k, v in data.items()]
# 按照词频出现次数进行降序排序
lst.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
# 输出出现频率最高的前10个词语
top_10_words = [item[0] for item in lst[:10]]
print(top_10_words)
```
输出结果为:
```
['apple', 'grape', 'orange', 'banana', 'pear']
```
这就是将字典结构中的键值对数据,转换为列表结构,并且按照词频出现次数进行降序排序,输出出现频率最高的前10个词语的方法。
相关问题
c语言中如何用散列表的方法统计大文本词频,并按词频从大到小排序
在C语言中,可以使用散列表(也称哈希表)来统计大文本的词频,并按照词频从大到小排序。一般来说,散列表包括一个数组和一个哈希函数。哈希函数将每个词映射到散列表的一个位置上,然后在该位置上存储该词的出现次数。
以下是一个示例代码,它使用散列表和一个简单的排序算法来实现词频统计和排序:
```c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#define MAX_WORDS 10000
#define MAX_WORD_LEN 50
// 定义散列表节点
typedef struct {
char* word;
int count;
} HashNode;
// 计算哈希值
int hash(char* word) {
int hashval = 0;
while (*word != '\0') {
hashval = (hashval << 5) + *word++;
}
return hashval % MAX_WORDS;
}
// 创建散列表
HashNode** createHashTable() {
HashNode** table = malloc(sizeof(HashNode*) * MAX_WORDS);
for (int i = 0; i < MAX_WORDS; i++) {
table[i] = NULL;
}
return table;
}
// 插入单词到散列表中
void insertWord(HashNode** table, char* word) {
int hashval = hash(word);
HashNode* node = table[hashval];
while (node != NULL) {
if (strcmp(node->word, word) == 0) {
node->count++;
return;
}
node = node->next;
}
HashNode* new_node = malloc(sizeof(HashNode));
new_node->word = strdup(word);
new_node->count = 1;
new_node->next = table[hashval];
table[hashval] = new_node;
}
// 从散列表中删除单词
void deleteWord(HashNode** table, char* word) {
int hashval = hash(word);
HashNode* node = table[hashval];
HashNode* prev = NULL;
while (node != NULL) {
if (strcmp(node->word, word) == 0) {
if (prev == NULL) {
table[hashval] = node->next;
} else {
prev->next = node->next;
}
free(node->word);
free(node);
return;
}
prev = node;
node = node->next;
}
}
// 释放散列表
void freeHashTable(HashNode** table) {
for (int i = 0; i < MAX_WORDS; i++) {
HashNode* node = table[i];
while (node != NULL) {
HashNode* next = node->next;
free(node->word);
free(node);
node = next;
}
}
free(table);
}
// 比较函数,用于排序
int compare(const void* a, const void* b) {
const HashNode* node1 = *((const HashNode**)a);
const HashNode* node2 = *((const HashNode**)b);
return node2->count - node1->count;
}
// 根据词频从大到小排序
void sortHashTable(HashNode** table, HashNode** nodes) {
int count = 0;
for (int i = 0; i < MAX_WORDS; i++) {
HashNode* node = table[i];
while (node != NULL) {
nodes[count++] = node;
node = node->next;
}
}
qsort(nodes, count, sizeof(HashNode*), compare);
}
int main() {
// 读取大文本
char word[MAX_WORD_LEN];
HashNode** table = createHashTable();
while (scanf("%s", word) == 1) {
insertWord(table, word);
}
// 排序并输出结果
HashNode* nodes[MAX_WORDS];
sortHashTable(table, nodes);
for (int i = 0; i < MAX_WORDS && nodes[i] != NULL; i++) {
printf("%s: %d\n", nodes[i]->word, nodes[i]->count);
}
// 释放内存
freeHashTable(table);
return 0;
}
```
在这个示例代码中,我们首先定义了一个 `HashNode` 结构体来表示散列表的节点,其中包括单词和出现次数两个成员变量。然后我们定义了哈希函数 `hash`,它将每个单词映射到散列表中的一个位置上。接着我们实现了 `createHashTable`、`insertWord`、`deleteWord` 和 `freeHashTable` 函数,用于创建散列表、插入单词、删除单词和释放内存。最后我们实现了 `sortHashTable` 函数,它使用简单的排序算法将散列表中的节点按照词频从大到小排序。
在主函数中,我们通过读取大文本来统计词频,并使用 `sortHashTable` 函数将结果按照词频从大到小排序并输出。
需要注意的是,该示例代码中的散列表是一个开放定址散列表,它使用线性探测来解决哈希冲突。实际上,还有其他类型的散列表,例如链表散列表和二次探测散列表等,可以根据实际需求选择不同的散列表类型。
pta数据结构与算法题目集(中文) 词频统计
pta数据结构与算法题目集是一个涵盖了各种数据结构和算法题目的平台,旨在帮助学习者提高编程能力。其中,词频统计是一种常见的算法题目,在处理文本数据时非常有用。
词频统计可以通过哈希表来实现,首先将文本中的单词分割出来并存储到哈希表中,然后遍历文本,每次遇到一个单词就在哈希表中对应的计数值加一。最后,对哈希表按照单词出现的次数进行排序,即可得到词频统计的结果。
在pta数据结构与算法题目集中,可以以此为基础进行一系列的词频统计算法题目,例如统计出现次数最多的前n个单词、统计单词出现的位置等。通过解答这些题目,学习者可以加深对数据结构和算法的理解,并提升编程能力。
此外,pta数据结构与算法题目集还提供了丰富的在线评测系统,学习者可以在平台上提交自己的代码,得到实时的评测结果和反馈。这对于学习者来说非常有帮助,可以及时发现问题并改进自己的算法实现。
总而言之,pta数据结构与算法题目集的词频统计题目是一种丰富多样的算法练习资源,对于学习者来说具有一定的挑战性和实用性,可以有效提升他们的编程能力。