本文演示如何使用Collections.frequency和Map来计算重复项出现的次数.(Collections.frequency在JDK 1.5版本以后支持) package com.qiyadeng.core; import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.HashMap; import java.util.HashSet; import java.util.List; import 

介绍了Python统计日志中每个IP出现次数的方法,实例分析了Python基于正则表达式解析日志文件的相关技巧,需要的朋友可以参考下 本脚本可用于多种日志类型 #-*- coding:utf-8 -*- import re,time def mail_log(file_path): global count log=open(file_path,'r') C=r'\.'.join([r'\d{1,3}']*4) find=re.compile(C) count={} for i in log:

python 统计字符串中指定字符出现次数的方法: strs = "They look good and stick good!" count_set = ['look','good'] res=strs.count('good') print(res)

import java.util.Iterator; import java.util.Map; import java.util.Set; import java.util.TreeMap; /* * 统计abacbacdadbc中的每个字母出现的次数,输出格式是:a(4)b(3)c(3)d(2) * * 选中TreeMap的原因是:key不重复且按顺序排序取出 * * 思路: * 1.将字符串abacbacdadbc转换成字符数组 * 2.分别取字符,与TreeMap中的key进行比较 *

package com.java_Test; import java.io.File; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.Scanner; import java.util.Set; public class test { public static void main(String[] args) throws Exception { new test().wordCount(); }//

https://blog.csdn.net/qq_28766327/article/details/78069989 在服务器开发中,我们经常会写入大量的日志文件.有时候我们需要对这些日志文件进行统计.Linux中我们可以利用以下命令简单高效的实现这一功能. 需要用到的命令简介 cat命令 cat命令主要有三大功能 1.一次显示整个文件 cat filename 2.创建一个文件 cat > fileName 3.将几个文件合并为一个文件 cat file1 file2 > file 参数: 

实体对象类 --略 排序类----实现Comparator接口,重写compare方法 package com.tang.list; import java.util.Comparator; public class Mycompera implements Comparator<Student> { @Override    public int compare(Student o1, Student o2) {        if (o1.getSid() > o2.getSid()

面试题:输入一行字符,分别统计出其中英文字母.中文字符.空格.数字和其它字符的个数 可以根据各种字符在Unicode字符编码表中的区间来进行判断,如数字为'0'~'9'之间,英文字母为'a'~'z'或'A'~'Z'等,Java判断一个字符串是否有中文是利用Unicode编码来判断,因为中文的编码区间为:0x4e00--0x9fbb, 但通用区间来判断中文也不非常精确,因为有些中文的标点符号利用区间判断会得到错误的结果.所以通过Character.UnicodeBlock来进行判断.代码如下: p

引言 可以根据各种字符在Unicode字符编码表中的区间来进行判断,如数字为'0'~'9'之间,英文字母为'a'~'z'或'A'~'Z'等,Java判断一个字符串是否有中文是利用Unicode编码来判断,因为中文的编码区间为:0x4e00--0x9fbb, 但通用区间来判断中文也不非常精确,因为有些中文的标点符号利用区间判断会得到错误的结果.所以通过Character.UnicodeBlock来进行判断.代码如下: package cn.csrc.base.count; public class

示例一:统计所有单词出现的次数 1.在本地创建文件并上传到hdfs中 #vin data.txt //将文件上传到hadoop的根目录下 #hdfs dfs -put data.txt / 2.在spark中,创建一个RDD并读取文件 %spark var data = sc.textFile("/data.txt") data.collect 3.将读取到的文本使用flatMap方法(数据流映射)组合split方法拆分为单个单词 //注意:split("")引号中

统计英文article.txt文件中出现hello这个单词的次数 这个是article.txt文件内容 { hello The Royal Navy is trying hello to play hello down the problem, after first trying to hide it. It is clearly embarrassing. They have hello known about the problem for hello some time but they

对于任意输入的一段字符串,读取并且计算其中所有字符出现的次数. 使用HashMap存储字符和其对应的出现的次数,输出时,对HashMap进行遍历. 难点在于对HashMap的遍历,第一次使用,也是学习了. Main.java package com.fuxuemingzhu.countwords.main; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.Scanner; /** * <p> * Tit

package MapTest; import java.util.HashMap; public class MapTest { public static void Count(String str) { char[] chars=str.toCharArray(); HashMap<Character,Integer> hm=new HashMap(); for(char c : chars) { if(!hm.containsKey(c)) { hm.put(c, 1); } else

题目: 比如输入为aaabbc,输出a3b2c1 完整解答: public class Other { static String func(String str) { StringBuffer result = new StringBuffer(); if (str.length() == 1) { result.append(str.charAt(0)); result.append('1'); return result.toString(); } else { // string len

grep -r 'GET /weixin/weixin_izp/index.html' ./chunyun.access.log > ~/access.log cat access.log |awk '{print $1}'|cut -d, -f3|sort|uniq -c > mycount.log         1.要提取访问量最大的IP,需要先从日志中把IP段提取出来.    $ cat aa.txt |awk -F " " '{print $1}'  127.0.

1.1． 训练描述:[方法.String类] 一.需求说明:定义如下字符串: String str = “javajfiewjavajfiowfjavagkljjava”; 二.请分别定义方法统计出: 字符串中:字符j的数量 字符串中:字符串java的数量 定义MainApp类,包含main()方法: 在MainApp类中,定义以下两个方法: 1.2． 操作步骤描述 1)         可以统计一个字符串中,某个字符出现的次数: public static int countChar(Stri

Ubuntu14.04 给定一个文本,统计其中单词出现的次数 方法1 # solution 1 grep与awk配合使用,写成一个sh脚本 fre.sh sh fre.sh wordfretest.txt #! /bin/bash# solution 1 ] then echo "Usage:$0 args error" exit fi ] then echo "analyse the first file $1" fi #get the first file fi

1.统计文件test.txt中第2列不同值出现的次数 awk '{sum[$2]+=1}END{for(i in sum)print i"\t"sum[i]}'  test.txt 如文件test.txt第2列的值为"00""01"或"02",执行结果如下: [root@localhost cc]# cat test.txta 00b 01c 00d 02[root@localhost cc]# awk '{sum[$2]+=

01 Python增加元素,不像其他语言使用现实的操作接口,只需要dict[1]=3,如果字典中不存在1,则直接新增元素键值对(1,3),如果存在则替换键1为3. if key in dict:判断出key是否在dict字典中. 统计元素出现的次数: def word_count(nums): dict={} for it in nums: if it not in dict: dict[it] = 1 else: dict[it] += 1 return dict print(word_cou

grep -E "\b[[:alpha:]]+\b"  /etc/fstab  -o | sort | uniq -c 或 awk '{for(i=1;i<NF;i++){count[$i]++}}END{for(i in count) {print i,count[i]}}' /etc/fstab -E 使用正则进行匹配 \b : backspace 退格 print 参数 表示每行匹配完了回车 [[:alpha:]] : 代表所有字符 sort 去重 uniq -c 排序 -

import java.text.DecimalFormat; import java.io.File; import java.io.FileReader; import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.FileNotFoundException; public class zimu { private void HandleLetter(File file)throws IOExceptio