java使用stream流将List<String>变为count( A ) as cnt01,count( B ) as cnt02

时间: 2024-09-21 13:13:11 浏览: 57
在Java中,你可以使用`Stream` API来处理集合,并通过`Collectors.groupingBy()`方法对元素进行分类计数。如果你想统计`List<String>`中A和B的出现次数,假设这里A和B是你关心的两个特定值,你可以这样做: ```java List<String> list = ... // 假设这是你要操作的列表 Map<String, Long> counts = list.stream() .collect(Collectors.groupingBy(s -> s.equals("A") ? "cnt01" : "cnt02", Collectors.counting())); ``` 上述代码创建了一个`Map`,键为`"cnt01"`或`"cnt02"`,值为对应字符串类型的元素在列表中的出现次数。如果`s`是"A",那么它会被归到`"cnt01"`组,否则归到`"cnt02"`组。 现在,`counts.get("cnt01")`将返回A出现的次数,`counts.get("cnt02")`将返回B出现的次数。
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改进以下代码#include<iostream> #include<string.h> #include<stdio.h> using namespace std; //链表类的前向声明 template<class T> class list; template<class T> //声明模板 class node { //定义结构模板0-[-[ T val; //val取任意类型,即模板参数类型 node<T>* next; //此处node为结构模板 public: node(){ next = NULL; } node(T a) { val = a; next = NULL; } friend class list<T>; }; //请完成链表类的设计 template<class T> class list { public: list(){} void insert(T t) { if(pFirst==NULL) { pFirst=new node(t); pTail=pFirst; } else { node<T> *p=new node(t); pTail->next=p; pTail=p; } } void print() { for(node<T> *p=pFirst;p;p=p->next) cout<<p->val; } private: static node<T> pFirst; static node<T> pTail; }; template <class T> node<T> list<T>::pFirst=NULL; template <class T> node<T> list<T>::pTail=NULL; int main() { int kind = 0; // 0:表示整型,1:单精度浮点数, 2:字符串 int cnt = 0; cin >> kind >> cnt; //整数链表 if (kind == 0) { list<int> intlist; int nTemp = 0; for (int i = 0; i < cnt; i++) { cin >> nTemp; intlist.insert(nTemp); } intlist.print(); } //浮点数链表 else if (kind == 1){ list<float> floatlist; float fTemp = 0; cout.setf(ios::fixed); cout.precision(1); for (int i = 0; i < cnt; i++) { cin >> fTemp; floatlist.insert(fTemp); } floatlist.print(); } //字符串链表 else if (kind == 2){ list<string> charlist; char temp[100] ; for (int i = 0; i < cnt; i++){ cin >> temp; charlist.insert(temp); } charlist.print(); } else cout << "error"; return 0; }

以下是改进后的代码: ``` #include<iostream> #include<string.h> #include<stdio.h> using namespace std; template<class T> class Node { public: T val; Node<T>* next; Node() { next = NULL; } Node(T a) { val = a; next = NULL; } friend class List<T>; }; template<class T> class List { private: Node<T>* pFirst; Node<T>* pTail; public: List() { pFirst = NULL; pTail = NULL; } void insert(T t) { Node<T>* p = new Node<T>(t); if (pFirst == NULL) { pFirst = p; pTail = pFirst; } else { pTail->next = p; pTail = p; } } void print() { for (Node<T>* p = pFirst; p != NULL; p = p->next) { cout << p->val << " "; } } }; int main() { int kind = 0; // 0:表示整型,1:单精度浮点数, 2:字符串 int cnt = 0; cin >> kind >> cnt; //整数链表 if (kind == 0) { List<int> intList; int nTemp = 0; for (int i = 0; i < cnt; i++) { cin >> nTemp; intList.insert(nTemp); } intList.print(); } //浮点数链表 else if (kind == 1) { List<float> floatList; float fTemp = 0; cout.setf(ios::fixed); cout.precision(1); for (int i = 0; i < cnt; i++) { cin >> fTemp; floatList.insert(fTemp); } floatList.print(); } //字符串链表 else if (kind == 2) { List<string> stringList; string temp; for (int i = 0; i < cnt; i++) { cin >> temp; stringList.insert(temp); } stringList.print(); } else cout << "error"; return 0; } ``` 改进说明: 1. 将链表节点的定义和链表的定义分开,使代码更加清晰易懂; 2. 在链表类中增加私有成员变量pFirst和pTail,用于指向链表的头和尾; 3. 在链表类的构造函数中初始化pFirst和pTail为NULL; 4. 修改了链表的insert方法,使其可以正确处理插入第一个节点的情况; 5. 修改了链表的print方法,使其可以正确处理链表为空的情况; 6. 修改了字符串链表的输入方式,使用string类型代替char数组类型,更加方便易用。

用string写1142:单词的长度别用#include <unordered_map>和#include <string>

好的,这是用 C++ 的 string 类写的 1142 题的代码,不用 `<unordered_map>` 和 `<string>` 库: ```c++ #include <iostream> using namespace std; const int MAXN = 1000; // 单词的最大长度 int cnt[MAXN + 1]; // 记录不同长度单词的出现次数 int main() { char str[MAXN + 1]; cin.getline(str, MAXN + 1); // 输入字符串 int i = 0; while (str[i] != '\0') { int len = 0; while (str[i] != '\0' && str[i] != ' ') { len++; i++; } if (len != 0) { cnt[len]++; } if (str[i] == ' ') { i++; } } for (int i = 1; i <= MAXN; i++) { if (cnt[i] != 0) { cout << i << ": " << cnt[i] << endl; } } return 0; } ``` 这个程序和之前的程序类似,不同之处在于使用一个字符数组来存储输入的字符串,而不是使用 `string`,同时也不使用 `unordered_map`。我们假设单词的最大长度为 `MAXN`,则可以定义一个长度为 `MAXN+1` 的数组 `cnt`,`cnt[i]` 表示长度为 `i` 的单词出现的次数。在读取单词时,如果单词的长度为 `len`,则将 `cnt[len]++`。最后遍历数组,输出不同长度的出现次数。注意,这里使用 `cin.getline()` 函数读入字符串,而不是 `getline()`。
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对上述代码进行如下修改,是否改变基本功能:tatic int process(int8_t* input, int point_cnt, int height, int width, int stride, std::vector<float>& boxes, std::vector<float>& objProbs, std::vector<int>& classId, float threshold, int32_t zp, float scale) { int validCount = 0; float thres = unsigmoid(threshold); int8_t thres_i8 = qnt_f32_to_affine(thres, zp, scale); for (int a = 0; a < point_cnt; a++){ int8_t maxClassProbs = 0; int maxClassId = 0; for (int k = 1; k < OBJ_CLASS_NUM; ++k) { int8_t prob = input[(3+k) * point_cnt + a]; if (prob > maxClassProbs) { maxClassId = k; maxClassProbs = prob; } } if (maxClassProbs >= thres_i8) { int8_t rx = input[0 * point_cnt + a]; int8_t ry = input[1 * point_cnt + a]; int8_t rw = input[2 * point_cnt + a]; int8_t rh = input[3 * point_cnt + a]; float box_x = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(rx, zp, scale)) * 2.0 - 0.5; float box_y = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(ry, zp, scale)) * 2.0 - 0.5; float box_w = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(rw, zp, scale)) * 2.0; float box_h = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(rh, zp, scale)) * 2.0; objProbs.push_back(sigmoid(deqnt_affine_to_f32(maxClassProbs, zp, scale))); classId.push_back(maxClassId); validCount++; boxes.push_back(box_x); boxes.push_back(box_y); boxes.push_back(box_w); boxes.push_back(box_h); } } return validCount; } int post_process(int8_t* input0, int model_in_h, int model_in_w, float conf_threshold, float nms_threshold, float scale_w, float scale_h, std::vector<int32_t>& qnt_zps, std::vector<float>& qnt_scales, detect_result_group_t* group) { static int init = -1; if (init == -1) { int ret = 0; ret = loadLabelName(LABEL_NALE_TXT_PATH, labels); if (ret < 0) { return -1; } init = 0; } memset(group, 0, sizeof(detect_result_group_t)); std::vector<float> filterBoxes; std::vector<float> objProbs; std::vector<int> classId; // stride 6 int stride0 = 4 + OBJ_CLASS_NUM; int point_cnt = 8400; int validCount0 = 0; validCount0 = process(input0, point_cnt, model_in_h, model_in_w, stride0, filterBoxes, objProbs, classId, conf_threshold, qnt_zps[0], qnt_scales[0]); int validCount = validCount0; // no object detect if (validCount <= 0) { return 0; } std::vector<int> indexArray; for (int i = 0; i < validCount; ++i) { indexArray.push_back(i); } quick_sort_indice_inverse(objProbs, 0, validCount - 1, indexArray); std::set<int> class_set(std::begin(classId), std::end(classId)); for (auto c : class_set) { nms(validCount, filterBoxes, classId, indexArray, c, nms_threshold); } int last_count = 0; group->count = 0; /* box valid detect target */ for (int i = 0; i < validCount; ++i) { if (indexArray[i] == -1 || last_count >= OBJ_NUMB_MAX_SIZE) { continue; } int n = indexArray[i]; float x1 = filterBoxes[n * 4 + 0]; float y1 = filterBoxes[n * 4 + 1]; float x2 = x1 + filterBoxes[n * 4 + 2]; float y2 = y1 + filterBoxes[n * 4 + 3]; int id = classId[n]; float obj_conf = objProbs[i]; group->results[last_count].box.left = (int)(clamp(x1, 0, model_in_w) / scale_w); group->results[last_count].box.top = (int)(clamp(y1, 0, model_in_h) / scale_h); group->results[last_count].box.right = (int)(clamp(x2, 0, model_in_w) / scale_w); group->results[last_count].box.bottom = (int)(clamp(y2, 0, model_in_h) / scale_h); group->results[last_count].prop = obj_conf; char* label = labels[id]; strncpy(group->results[last_count].name, label, OBJ_NAME_MAX_SIZE); // printf("result %2d: (%4d, %4d, %4d, %4d), %s\n", i, group->results[last_count].box.left, // group->results[last_count].box.top, // group->results[last_count].box.right, group->results[last_count].box.bottom, label); last_count++; } group->count = last_count; return 0; }

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