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单词统计

时间:2020-06-10 17:16:04      阅读:61      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:文本   keyset   png   单词   程序   string   总数   map   判断   

用户需求:

英语的26 个字母的频率在一本小说中是如何分布的?

某类型文章中常出现的单词是什么?

某作家最常用的词汇是什么?

《哈利波特》 中最常用的短语是什么,等等。

我们就写一些程序来解决这个问题,满足一下我们的好奇心。

第0步:输出某个英文文本文件中 26 字母出现的频率,由高到低排列,并显示字母出现的百分比,精确到小数点后面两位。

字母频率 = 这个字母出现的次数 / (所有A-Z,a-z字母出现的总数)

如果两个字母出现的频率一样,那么就按照字典序排列。  如果 S 和 T 出现频率都是 10.21%, 那么, S 要排在T 的前面。

 

作用:一个用于统计文本文件中的英语单词出现频率。

单词:以英文字母开头,由英文字母和字母数字符号组成的字符串视为一个单词。单词以分隔符分割且不区分大小写。在输出时,所有单词都用小写字符表示。

英文字母:A-Z,a-z

字母数字符号:A-Z,a-z,0-9

第1步:输出单个文件中的前 N 个最常出现的英语单词。

分割符:空格,非字母数字符号 例:good123是一个单词,123good不是一个单词。good,Good和GOOD是同一个单词。

 

代码:

 

技术图片
package com.keshangone;
import java.util.*;
import java.io.*;
import java.util.Scanner;
public class qianword 
{
    static int ha=0;
    static Scanner sc=new Scanner(System.in);
    public static void main(String[] args)throws IOException
    {
        Map<String,Integer> map=new HashMap<>();//通过map保存映射,和数组类似
        File file=new File("D:\\新建文件夹 (6)\\wen.txt");
        FileReader fr=new FileReader(file);
        try
        {
            BufferedReader bd=new BufferedReader(fr);
            String wen=null;
            while((wen=bd.readLine())!=null)//读入一行数据
            {
                String []word=wen.split(" ");//通过空格将整行数据分成多个字符串并保存在字符串数组里
                ha+=word.length;
                for(int i=0;i<word.length;i++)
                {
                    if(word[i].equals(" "))
                    {
                        continue;
                    }
                    if(map.containsKey(word[i]))//检查集合中是否有这个元素
                    {
                         Integer a=map.get(word[i]);
                         a++;
                         map.put(word[i], a);//为他出现的次数加一
                    }
                    else
                        map.put(word[i],1);//如果从未出现过就将他的values赋值为一
                    
                }
                map.put("   ",0);
            }
            fr.close();
        }catch (Exception e)//程序的异常处理
        {
            e.printStackTrace();
        }
        File file2=new File("D:\\新建文件夹 (6)\\wen1.txt");
        if(!file2.exists())
        {
            try
            {
                file2.createNewFile();
                System.out.println("数据输出的指向文件不存在已经为您新建一个以保留运行结果请继续操作");
            }
            catch(Exception e)
            {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        FileWriter fw=new FileWriter(file2);
        BufferedWriter bw=new BufferedWriter(fw);
        System.out.println("输入个数");
        Integer shu=sc.nextInt();
        Integer max1;
        String max2="";
        for(int b=1;b<=shu;b++)
        {
            max1=0;
            max2=null;
            //找出出现次数最多的单词
            Set<String> set=map.keySet();//构建map集合所有key对象集合
            Iterator <String> it=set.iterator();//创建集合迭代器
            while(it.hasNext())
            {
                String key1=it.next();
                Integer a2=map.get(key1);
                if(a2>max1)
                {
                    max1=a2;
                    max2=key1;
                }
            }
            //主要是为了判断是否会出现出现次数相同的单词
            Set<String> set2=map.keySet();//构建map集合所有key对象集合
            Iterator <String> it2=set2.iterator();//创建集合迭代器
            while(it2.hasNext())
            {
                String key2=it2.next();
                Integer a3=map.get(key2);
                if(a3==max1)//判断是否有出现次数相同的字母,如果有的话全部输出
                {
                    double ans=max1*1.0/ha;
                    
                    bw.write("出现次数排在第  "+b+" 位的单词是  "+key2+" 出现次数是 "+String.format("%.2f", ans*100)+"%");
                    bw.newLine();
                    System.out.println("出现次数排在第  "+b+" 位的单词是  "+key2+" 出现次数是  "+String.format("%.2f", ans*100)+"%");
                    map.put(key2,0);//输出之后让他的values变为0,防止阻碍后面的判断
                }
            }
            
        }
        System.out.println("相关数据已经全部写入相应的文件夹里(在屏幕上也进行了显示)");
        bw.close();
        fw.close();
    }
}
技术图片

 

 

 

 

结果:

技术图片

单词统计

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原文地址:https://www.cnblogs.com/xiangyu721/p/13084803.html

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