编写一个文本文件单词统计的程序，包括建立文件、单词统计、单词查询、单词定位的功能。

这是一个文本文件单词统计的程序，它包括以下功能：

1. 建立文件：可以通过程序创建一个新的文本文件，也可以打开已有的文本文件。

2. 单词统计：程序可以统计文本文件中每个单词出现的次数，并将结果输出到屏幕或保存到文件中。

3. 单词查询：用户可以输入一个单词，程序会查询文本文件中该单词出现的次数，并将结果输出到屏幕或保存到文件中。

4. 单词定位：用户可以输入一个单词和一个数字，程序会定位文本文件中该单词第n次出现的位置，并将结果输出到屏幕或保存到文件中。

以上是该程序的主要功能，可以根据需要进行扩展和改进。

相关问题

本次编写一个统计文件中单词数量的小程序

好的，我可以帮你编写一个统计文件中单词数量的小程序。你需要提供要统计的文件的路径，我会读取文件并计算其中的单词数量。

以下是 Python 代码实现：

import re

def count_words(file_path):
    with open(file_path, 'r') as f:
        text = f.read()
        words = re.findall('\w+', text)
        return len(words)

file_path = input("请输入要统计单词数量的文件路径：")
print("文件中单词数量为：", count_words(file_path))

程序首先使用 `open` 函数打开文件，然后使用正则表达式 `'\w+'` 匹配文件中的单词，最后返回单词列表的长度即可。

注意，该程序只能统计英文单词数量，对于其他语言的文本可能会有误差。

编写一个简单的HadoopMapReduce程序，实现对一组文本文件中的单词进行计数统计。

好的，以下是一个简单的Hadoop MapReduce程序，实现对文本文件中的单词进行计数统计：

Mapper代码：

public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {

    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();

    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {

        // 将每行文本按照空格拆分成一个个单词
        String[] words = value.toString().split(" ");

        // 循环遍历每个单词，将其输出为<单词, 1>的形式
        for (String w : words) {
            word.set(w);
            context.write(word, one);
        }
    }
}

Reducer代码：

public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {

    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {

        int sum = 0;

        // 循环遍历每个单词，并将其出现的次数相加
        for (IntWritable value : values) {
            sum += value.get();
        }

        // 输出每个单词及其出现的次数
        context.write(key, new IntWritable(sum));
    }
}

Driver代码：

public class WordCount {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "word count");

        job.setJarByClass(WordCount.class);
        job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
        job.setCombinerClass(WordCountReducer.class);
        job.setReducerClass(WordCountReducer.class);

        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        // 设置输入路径和输出路径
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

在执行时，需要指定输入路径和输出路径，例如：

hadoop jar wordcount.jar WordCount /input /output

其中，/input表示输入路径，/output表示输出路径。