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    按出现次数从少到多的顺序输出数组中的字符串

    有一个数组为{"Liu Yi", "Chen Er", "Zhang San", "Chen Er", "Chen Er", "Li Si", "Li Si", "Wang Wu"}, 要求: (1)把数组中没重复的字符串按原先的先后顺序打印出来...(2)把数组中有重复的字符串,按出现次数从少到多的顺序打印出来,每个字符串只打印一次 思路 C++中,vector按先后顺序存储数据,因此可把没重复的字符串按顺序存到vector中。...map默认是按key从小到大的顺序存放数据,所以可把有重复的数据存到map中,并且以出现次数为key,以字符串为value 代码 #include #include 中 v.push_back(s[i]); } else { // 出现多次的,放到map中,以次数为key...,字符串为value m[count] = s[i]; } } // 把map中的字符串,按出现次数从少到多的顺序,加到vector中 map

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    按出现次数从少到多的顺序输出数组中的字符串(纠正)

    有一个数组为{"Liu Yi", "Chen Er", "Zhang San", "Chen Er", "Chen Er", "Li Si", "Li Si", "Wang Wu"}, 要求: (1)把数组中没重复的字符串按原先的先后顺序打印出来...(2)把数组中有重复的字符串,按出现次数从少到多的顺序打印出来,每个字符串只打印一次 思路 把字符串作为key、出现次数作为value,存到map中; 再把第一个map中的出现次数作为key、对应的字符串作为...value,存到map<int, list 算法的时间复杂度为N。...,而不是用新生成的list li = m2[cnt]; } if(cnt > 1) { // 若重复次数从...n变为n+1(这里n大于或等于1) // 要把元素从n所对应的list中移出,放到n+1所对应的list中 list oldList =

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    Python网络爬虫中爬到的数据怎么分列分行写入csv文件中

    一、前言 前几天在Python白银交流群有个叫【꯭】的粉丝问了一个Python网络爬虫中爬到的数据怎么分列分行写入csv文件中的问题,这里拿出来给大家分享下,一起学习下。.../td//text()')[1:]) + '\n' # 追加写入文件 with open('电影.csv', 'a', encoding='utf-8') as f: f.write...ver=normal' } resp = requests.get(url=url, headers=headers).text # 利用pandas保存csv文件 pd.read_html...(resp)[0].to_csv('pf_maoyan.csv', encoding='utf-8-sig', index=False, header=None) 小伙伴们直呼好家伙。...这篇文章主要分享了Python网络爬虫中爬到的数据怎么分列分行写入csv文件中的问题,文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示,帮助粉丝顺利解决了问题。

    3.3K10

    scalajava等其他语言从CSV文件中读取数据,使用逗号,分割可能会出现的问题

    众所周知,csv文件默认以逗号“,”分割数据,那么在scala命令行里查询的数据: ?...可以看见,字段里就包含了逗号“,”,那接下来切割的时候,这本应该作为一个整体的字段会以逗号“,”为界限进行切割为多个字段。 现在来看看这里的_c0字段一共有多少行记录。 ?...记住这个数字:60351行 写scala代码读取csv文件并以逗号为分隔符来分割字段 val lineRDD = sc.textFile("xxxx/xxx.csv").map(_.split(",")...所以如果csv文件的第一行本来有n个字段,但某个字段里自带有逗号,那就会切割为n+1个字段。...自然就会报数组下标越界的异常了 那就把切割规则改一下,只对引号外面的逗号进行分割,对引号内的不分割 就是修改split()方法里的参数为: split(",(?

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    在Python中按路径读取数据文件的几种方式

    此时read.py文件中的内容如下: def read(): print('阅读文件') 通过包外面的main.py运行代码,运行效果如下图所示: ?...img 这个原因很简单,就是如果数据文件的地址写为:./data.txt,那么Python就会从当前工作区文件夹里面寻找data.txt。...img pkgutil是Python自带的用于包管理相关操作的库,pkgutil能根据包名找到包里面的数据文件,然后读取为bytes型的数据。...如果数据文件内容是字符串,那么直接decode()以后就是正文内容了。 为什么pkgutil读取的数据文件是bytes型的内容而不直接是字符串类型?...此时如果要在teat_1包的read.py中读取data2.txt中的内容,那么只需要修改pkgutil.get_data的第一个参数为test_2和数据文件的名字即可,运行效果如下图所示: ?

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    Excel公式练习44: 从多列中返回唯一且按字母顺序排列的列表

    本次的练习是:如下图1所示,单元格区域A2:E5中包含一系列值和空单元格,其中有重复值,要求从该单元格区域中生成按字母顺序排列的不重复值列表,如图1中G列所示。 ?...图1 在单元格G1中编写一个公式,下拉生成所要求的列表。 先不看答案,自已动手试一试。...在单元格G1的主公式中: =IF(ROWS($1:1)>$H$1,"", 如果公式向下拖拉的行数超过单元格H1中的数值6,则返回空值。 3....Range1,""",COUNTIF(Range1,"<"&Arry4)),0)) 实际上,这是提取唯一且按字母顺序排列的值的标准公式构造...:上述数组中非零值的位置表示在该区域内每个不同值在该数组中的首次出现,因此提供了一种仅返回唯一值的方法。

    4.2K31

    Vue组件-爬取页面表格中的数据并保存为csv文件

    背景 实际开发过程中需要将前端以表格形式展示的数据保存为csv格式的文件,由于数据涉及到的种类比较多,格式化都是放在前端进行的,所以后端以接口下载的形式返回csv文件会比较麻烦,于是想着直接写个组件爬取页面中表格内的数据...开发框架:Vue+Webpack+Element-UI 实现 分析 首先分析一下涉及到的知识点,其实涉及到的知识点也比较简单: 获取页面节点信息 获取页面数据 了解csv文件的格式要求 保存为...获取节点规律即简单又重要,只有清晰的了解页面的结构才能更加直接快捷的获取数据。 获取页面数据 了解了页面的HTML结构之后我们就可以针对性的书写循环获取页面中的数据了。...了解csv文件的格式要求 这里是要保存为csv格式的文件,所以需要先搞清楚csv文件的格式要求,csv文件是使用逗号区分列,使用‘\r\n’区分行。...保存为csv文件并下载 了解了csv文件的格式要求之后之后我们就可以直接保存了,这里下载的话可以将数据先拼接成字符串,然后再使用Blob,最后动态生成a标签的方式进行。不了解Blob?猛戳这里。

    2.5K30

    解决Python爬虫开发中的数据输出问题:确保正确生成CSV文件

    引言在大数据时代,爬虫技术成为获取和分析网络数据的重要工具。然而,许多开发者在使用Python编写爬虫时,常常遇到数据输出问题,尤其是在生成CSV文件时出错。...本文将详细介绍如何解决这些问题,并提供使用代理IP和多线程技术的完整示例代码,以确保高效、准确地生成CSV文件。正文一、常见问题分析数据提取不完整:网页结构变化或抓取逻辑错误导致数据提取不全。...编码问题:不同网页的编码格式不同,可能导致乱码。文件写入问题:CSV文件写入过程中的格式或权限问题。二、解决方案使用代理IP:避免因IP被封禁导致的数据提取失败。...通过这些措施,开发者可以确保高效、准确地生成CSV文件,为后续数据分析提供可靠支持。希望这篇文章能为您的爬虫开发提供实用的指导和帮助。...多线程技术:提升数据抓取效率,减少等待时间。编码处理:确保爬取数据的编码统一,避免乱码。实例以下代码展示了如何使用代理IP、多线程技术进行高效、稳定的数据抓取,并正确生成CSV文件。

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    Spring中PropertySource属性源配置文件的优先级、顺序问题大解析(加载流程)【享学Spring】

    前言 关于Spring的配置文件的优先级、加载顺序一直是个老生常谈的问题。但即使经常被提起,却还是经常被忘记或者弄混。有一种听了很多道理但仍过不好这一生的赶脚有木有。...另外一种就是把它落实在源码上,毕竟查源码找顺序比在度娘看别人的二手信息来得踏实。 另外,我把这篇文章定位为:Spring Boot配置文件加载顺序先行篇。...若想要快速知道结论,你也可以直接阅读: 【小家Spring】一篇文章彻底搞懂Spring Boot配置文件的加载顺序(项目内部配置和外部配置) PropertySource 此处指的是org.springframework.core.env.PropertySource...它能够自定义格式、从文件中解析等高级操作,处略~ ---- ---- SpringBoot扩展的PropertySource 此处讲到了PropertySource,所以把SpringBoot对它的扩展也一并说说...属性源的加载流程 其实关于@PropertySource的加载,在之前有篇博文里已经有比较详细的分析了: 【小家Spring】Spring中@PropertySource和@ImportResource

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    R语言时间序列函数大全(收藏!)

    会强制变换为正序(按照时间名称) timeSeries不会强制排序;其结果可以根据sort函数排序,也可以采用rev()函数进行逆序;参数recordIDs,可以给每个元素(行)标记一个ID,从而可以找回原来的顺序...=”single”) #支持多个时间序列数据在一个图中展示,仅对xts不行 基本统计运算 1、自相关系数、偏自相关系数等 例题2.1 d=scan(“sha.csv”) sha=ts(d,start=1964...”green”),lty=c(1,2)) #设置每组数据图的颜色、曲线类型) 3、纯随机性检验 例题2.3续 d=scan(“temp.csv”) temp=ts(d,freq=1,start=c(1949...AutocorTest(m1$resid) #加载FinTS包,进行自相关检验 prop.fore = predict(m1, n.ahead =5) #将未来5期预测值保存在prop.fore变量中...#另一个参数估计与检验的方法(加载fArma程序包) ue=ts(scan(“unemployment.txt”),start=1962,f=4) #读取数据 due=diff(ue) ddue=diff

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    numpy和pandas库实战——批量得到文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最值

    /前言/ 前几天群里有个小伙伴问了一个问题,关于Python读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值,大家讨论的甚为激烈,在此总结了两个方法,希望后面有遇到该问题的小伙伴可以少走弯路.../二、解决方法/ 1、首先来看看文件内容,这里取其中一个文件的内容,如下图所示。 ? 当然这只是文件内容中的一小部分,真实的数据量绝对不是21个。...3、其中使用pandas库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ? 4、通过pandas库求取的结果如下图所示。 ?...通过该方法,便可以快速的取到文件夹下所有文件的第一列的最大值和最小值。 5、下面使用numpy库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ?.../小结/ 本文基于Python,使用numpy库和pandas库实现了读取文件夹下多个CSV文件,并求取文件中第一列数据的最大值和最小值,当然除了这两种方法之外,肯定还有其他的方法也可以做得到的,欢迎大家积极探讨

    9.5K20

    怎么用R语言把表格CSV文件中的数据变成一列,并且行名为原列名呢,谢谢

    今天收到一封邮件,来询问这样的问题: [5veivplku0.png] 这样的邮件,是直接的邮件,没有寒暄直奔主题的邮件。...唯一的遗憾是不知道是谁写的…… 如果我理解的没有错误的话,写信人的需求应该是这个样子的: 他的原始数据: [8vd02y0quw.png] 处理后想要得到的数据: [1k3z09rele.png] 处理代码...rnorm(10),y2=rnorm(10),y3=rnorm(10),y4=rnorm(10)) dd library(data.table) melt(dd,id=1) 代码解释: 1,dd为模拟生成的数据框数据...,第一列为ID,其它几列为性状 2,使用的函数为data.table包中的melt函数 3,melt中,dd为对象数据框,id为不变的列数,这里是ID一列,列数所在的位置为1,其它几列都变成一列,然后列名变为行名...来信者需求: 怎么用R语言把表格CSV文件中的数据变成一列,并且行名为原列名呢,谢谢 1,csv文件,可以用fread函数读取,命名,为dd 2,数据变为一列,如果没有ID这一列,全部都是性状,可以这样运行

    6.8K30

    时间序列预测的20个基本概念总结

    1、时间序列 时间序列是一组按时间顺序排列的数据点 比如: 每小时的气压 每年的医院急诊 按分钟计算的股票价格 2、时间序列的组成部分 时间序列数据有三个主要组成部分。...在上图显示了时间序列数据,数据下面的图中被分解为其组成部分。 “残差”显示的是时间序列中无法用趋势或季节性解释的模式。这些表示数据中的随机性。...时间序列数据是有序的。这意味着观察/数据点依赖于以前的观察/数据点。因此,在模型训练期间,数据点顺序不会被打乱。 时间序列预测处理随时间收集的数据。而回归可以处理不同类型的数据。...有助于在时间序列数据中获得恒定的均值。 要应用差分,我们只需从当前时间步长的值中减去之前时间步长的值。...这些方法的目标是减少随机噪声,突出数据中的长期变化模式。

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    使用希尔伯特-黄变换(HHT)进行时间序列分析

    富时100指数数据的提取式这样的,加载到dataframe里: 时间, 开盘价, 收盘价, 最高价, 最低价, 成交量 02-Jan-2009,4434.20,4561.80,4561.80,4430.00,407295392...data_file = os.path.join(data_directory, 'ftse100_2009_2018.csv' ) ftseinfo = pd.read_csv(data_file)...残差显示了非常明显的趋势性,从分解结果可以看出一条十分明显的趋势线,因此需要去除。 之后我们在用ADF(Augmented Dickey-Fuller Test)来测试是否稳态。...从图形看还是剩余了一些趋势,但是在十年中的增长很少,可以认为趋势基本不存在了。 复权价格EMD 从以上看来,HHT/EMD方法找到了两个趋势, 我们都已经将他们去除了,剩余的数据已经没有了趋势。...IMF 8 理论上讲,这其中任何IMF曲线均可用希尔伯特时频谱分析来得到其频率的数据。这些曲线可以给长期的价格波动提供可靠依据。

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