导语：在《Excel公式技巧44：对文本进行排序》中，我们使用COUNTIF函数并结合SMALL/MATCH/INDEX函数对一系列文本进行排序，无论这些文本中是否存在重复值。在《Excel公式技巧45：按出现的频率依次提取列表中的数据》中，我们使用MATCH/ISNA/IF/MODE/INDEX函数组合提取一系列文本中不重复的数据并按出现的频率且按原数据顺序来放置数据。本文将在此基础上，提取不重复的数据，并按出现的次数和字母顺序排序数据。
AI摘要：本文介绍了Linux日志审计中三个重要命令：`sed`、`sort`、和`uniq`的用法及其常用参数。`sed`用于文本处理，如替换、删除、插入操作；`sort`用于文本排序，支持数字顺序、反向排序等；`uniq`用于去重和统计重复次数。文章通过实例展示了如何结合这些命令来分析和统计日志数据，如统计网站访问日志中每个IP的访问次数并排序。这些命令的熟练使用可以提高日志分析和处理的效率，对于实现复杂的日志审计和分析任务至关重要。
原文地址： https://www.nowcoder.com/discuss/150434?type=0&order=4&pos=6&page=1 赛马次数 有 25 匹马和 5 条赛道，赛马过程无
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题目汇总 以下链接均为我博客内对应博文，有解题思路和代码，不定时更新补充。 目前范围：Leetcode前150题 BFS广度优先题目 Word Ladder/Word Ladder II/单词接龙/单词接龙 II 难 给定一个起始字符串和一个目标字符串，现在将起始字符串按照特定的变换规则转换为目标字符串，求最少要进行多少次转换。转换规则为每次只能改变字符串中的一个字符，且每次转换后的字符串都要在给定的字符串集合中。 给定一个起始字符串和一个目标字符串，现在将起始字符串按照特定的变换规则转换为目标
刚好最近搞numpy的数据处理，还有各种格式的数据转换，发现使用各种库，其实都是在做各种数据的转换，挺有意思的。
下面这3个命令是非常好用的日志分析命令，以apache的日志文件access_log为例 1访问次数最多的IP TOP10 当网络流量突然持续异常时，很有可能是有恶意访问，最快的解决方式就是找出访问量最多的几个ip，暂时禁止其访问，然后再仔细观察 # cat access_log | cut -f1 -d " " | sort | uniq -c | sort -k 1 -n -r | head -10 2被访问次数最多的URL TOP10 了解哪些Url资源的访问量最大，可以帮助我们有针对性的进行优化
罗列一些经典的问题，以飨观众O(∩_∩)O~ 1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP（可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个）及相应的频率。然后再在这1000个最大的IP中，找出那个频率最大的IP，即为所求。 或者如下阐述：
1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP（可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个）及相应的频率。然后再在这1000个最大的IP中，找出那个频率最大的IP，即为所求。 或者如下阐述： 算法思想：分而治之+Hash 1.IP地址
1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP 首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP（可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个）及相应的频率。然后再在这1000个最大的IP中，找出那个频率最大的IP，即为所求。 或者如下阐述： 算法思想：分而治之+Hash 1.IP地址
都不知道怎么回答，各种排序说的也太多了，这里讲几种简单的吧，希望对你有帮助！ 比如n个顺序存储元素进行排序，a[0]做“哨兵”（即a[0]不存数据，而是用作辅存空间使用）的情况 1 直接插入排序：比较次数 最少n-1次；最多(n-1)(n+2)/2 移动次数 最少0； 最多(n-1)(n+4)/2 使用一个辅助存储空间，是稳定的排序； 2 折半插入排序：比较次数 最少与最多同，都是n*log2n（其中2为底，下边表示同）， 移动次数 最少0，最多时间复杂度为O(n2);(n的平方，以下也如此表示)； 使用一个辅助存储空间，是稳定的排序； 3 冒泡排序： 比较最少为：n-1次，最多时间复杂度表示为o(n2); 移动次数最少为0，最多时间复杂度表示为O(n2); 使用一个辅存空间，是稳定的排序； 4 简单选择排序： 比较次数没有多少之分，均是n(n-1)/2; 移动次数最少为0，最多为3(n-1); 使用一个辅存空间，是稳定的排序； 5 快速排序：比较和移动次数最少时间复杂度表示为O(n*log2n); 比较和移动次数最多的时间复杂度表示为O(n2); 使用的辅助存储空间最少为log2n，最多为n的平方；是不稳定的排序； 6 堆排序： 比较和移动次数没有好坏之分，都是O(n*log2n); 使用一个辅存空间，是不稳定的排序； 7 2-路归并排序：比较和移动次数没有好坏之分，都是O(n*log2n); 需要n个辅助存储空间，是稳定的排序； 另外还有很多的排序方法如 希尔排序，基数排序，2-路插入排序 等等很多的排序方法，这里就不一一列举了，希望列举的对你有帮助！！
首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法， 比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP（可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大 的几个）及相应的频率。然后再在这1000个最大的IP中，找出那个频率最大的IP，即为所求。
作者：July、youwang、yanxionglu。 原文：http://blog.csdn.net/v_JULY_v 1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP（可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个）及相应的频率。然后再在
每一回合，从中选出两块 最重的 石头，然后将它们一起粉碎。假设石头的重量分别为 x 和 y，且 x <= y。那么粉碎的可能结果如下：
题目描述 有 NN 个由小写字母组成的模式串以及一个文本串 TT 。每个模式串可能会在文本串中出现多次。你需要找出哪些模式串在文本串 TT 中出现的次数最多。 输入输出格式 输入格式： 输入含多组数据。 每组数据的第一行为一个正整数 NN ，表示共有 NN 个模式串， 1 \leq N \leq 1501≤N≤150 。 接下去 NN 行，每行一个长度小于等于 7070 的模式串。下一行是一个长度小于等于 10^6106 的文本串 TT 。 输入结束标志为 N=0N=0 。 输出格式： 对于每组数据，第一
jieba库是一款优秀的 Python 第三方中文分词库，jieba 支持三种分词模式：精确模式、全模式和搜索引擎模式，下面是三种模式的特点。
需求 检查当前系统中的各种shell程序，统计出它们各被多少用户所使用，并把统计结果按照从多到少排序打印出来 解决方案 每个用户所使用登录的shell都保存在系统文件/etc/passwd中，我们已经知道这个文件中每一行对应一个用户的信息，并且最后一个字段就是这个用户所使用的shell程序。因此可以使用cut命令提取shell程序的字段，在通过sort命令进行合并，然后使用uniq命令统计各个shell的使用次数，最后通过sort命令对数字进行排序。 #cut命令从文件中的每一行数据中剪切出一部分 #sor
一次考试共有n个人参加，第i个人说：“有ai个人分数比我高，bi个人分数比我低。”问最少有几个人没有说真话(可能有相同的分数)
1.给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占64字节，内存限制是4G，让你找出a、b文件共同的url？
一般而言，标题含有“秒杀”，“99%”，“史上最全/最强”等词汇的往往都脱不了哗众取宠之嫌，但进一步来讲，如果读者读罢此文，却无任何收获，那么，我也甘愿背负这样的罪名，:-)，同时，此文可以看做是对这篇文章：十道海量数据处理面试题与十个方法大总结的一般抽象性总结。
海量就是数据量太大，所以导致要么是无法在较短时间内迅速解决，要么是无法一次性装入内存。
今天呢，我们就要来接触稍微高级一点的东西了，我们所做的事情不仅仅局限于代码的层面上了，要基于某种算法解决问题，而此时的python则是我们完成问题的工具啦！
题目链接 题目大意： 有两种车分别有4个轮子和6个轮子，现在只知道若干个车的轮子总数，想知道最少和最多有几辆车；
一个Kafka的Message由一个固定长度的header和一个变长的消息体body组成 header部分由一个字节的magic(文件格式)和四个字节的CRC32(用于判断body消息体是否正常)构成。当magic的值为1的时候，会在magic和crc32之间多一个字节的数据：attributes(保存一些相关属性，比如是否压缩、压缩格式等等)；如果magic的值为0，那么不存在attributes属性 body是由N个字节构成的一个消息体，包含了具体的key/value消息
输入两行字符串，以空格为分隔，将每行字符串存储为列表形式。将第一个列表的元素值作为键，将第二个列表中对应顺序的元素作为值，构建一个字典，按键升序排列后输出字典的所有键值对列表。
十道海量数据处理面试题与十个方法总结 一、十道海量数据处理面试题 1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 此题，在我之前的一篇文章算法里头有所提到，当时给出的方案是：IP的数目还是有限的，最多2^32个，所以可以考虑使用hash将ip直接存入内存，然后进行统计。 再详细介绍下此方案：首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出
输入格式： 输入第 1 行给出正整数 N（≤10 ^5 ），即双方交锋的次数。随后 N 行，每行给出一次交锋的信息，即甲、乙双方同时给出的的手势。C 代表“锤子”、J 代表“剪刀”、B 代表“布”，第 1 个字母代表甲方，第 2 个代表乙方，中间有 1 个空格。
sort命令用于将文本文件的行排序。默认情况下，sort命令是按照字符串的字母顺序排序。
需要注意的是，通过控制台进行查询的返回结果集被限制为默认 100 条记录，这是在 Smart query limit 特性中进行配置的。
距《老友记（Friends）》最后一集播出至今已有13年之久，但人们对它热情几乎未减分毫。至少文摘菌每次吃饭的时候都会随机选择一集《老友记》佐饭。
k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)是1967年由Cover T和Hart P提出的一种基本分类与回归方法。它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新的数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本最相似数据(最近邻)的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据，这就是k-近邻算法中k的出处，通常k是不大于20的整数。最后，选择k个最相似数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。
有一种方法是这样子的，遍历列表，找出播放次数最多的乐队，将这个乐队添加到一个新的列表中。
前言 收集了100多道 Python 基础练习题，面试题，笔试题，练完这些题 Python 内功大增！适合python初学者和基础不牢的同学练手。 想刷面试题的也可以多看看，答案在网易云平台课程上ht
全文行文是基于面试题的分析基础之上的，具体实践过程中，还是得具体情况具体分析，且各个场景下需要考虑的细节也远比本文所描述的任何一种解决方法复杂得多。
封面图片：《Python程序设计基础（第2版）》，董付国，清华大学出版社 =============== 常用Python标准库对象速查表（1） 标准库对象简要说明mathsin(x)、cos(x)、tan(x)正弦函数、余弦函数、正切函数，参数单位为弧度asin(x)、acos、atan(x)反正弦函数、反余弦函数、反正切函数ceil(x)、floor(x)向上取整函数、向下取整函数factorial(x)计算正整数x的阶乘gcd(x, y)计算整数x和y的最大公约数isclose(a, b, *, r
如下图1所示，列A中是原来的数据，列B中是从列A中提取后的数据，其规则是：提取不重复的数据，并将出现次数最多的放在前面；如果出现的次数相同，则保留原顺序。示例中，“XXX”和“DDD”出现的次数最多，均为3次，但“XXX”在原数据中排在“DDD”之前，因此提取的顺序为“XXX、DDD”。
專 欄 ❈楼宇，Python中文社区专栏作者。一位正在海外苦苦求学的本科生。初中时自学编程，后来又在几位良师的帮助下走上了计算机科学的道路。曾经的 OIer，现暂时弃坑。兴趣不定，从机器学习、文本挖掘到文字识别以及各种杂七杂八的知识都有一点点涉猎。同时也对物理学有相当大的兴趣。 知乎：https://www.zhihu.com/people/lou-yu-54-62/posts GitHub：https://github.com/LouYu2015❈ 用 Python 分析《红楼梦》（1） 6 词频统
各种排序算法所需辅助空间 1、 所有的简单排序方法（包括：直接插入、起泡和简单选择）和堆排序的空间复杂度为O(1)；
这里以kevin.txt文件内容（单词由一个或多个空格字符分隔）为例进行简单说明 [root@centos6-test06 ~]# cat /root/kevin.txt the world kevin is the is world grace the kevin art the kevin the is kevin 统计kevin.txt文件中出现的单词次数 第一种方法：结合grep和awk编写shell脚本 脚本内容如下： [root@centos6-test06 ~]# cat count.sh
Problem Description 杭州师范大学第29届田径运动会圆满的闭幕了，本届运动会是我校规模最大，参赛人数最多的一次运动会。在两天半时间里，由学生、教工组成的61支代表队共2664名运动员参加了比赛。比赛期间，运动健儿赛出了风格、赛出了水平，共有9人次打破6项校纪录。 我们寝室的4名同学是我班最卖力的啦啦队员，每天都在看台上为班级里的运动员们加油助威，为我班获得精神文明奖立下了汗马功劳。可是遗憾的是，与我校的其他近2万名同学一样，我们自己不能上场表演 ：( 于是，我们4名同学为下一届校运会发明了一种人人都能参加的比赛项目： 在地面上有N 个大小不等的长方形陷阱，每个陷阱的周长各不相同，每个参赛者都有一个沙包，闭上眼睛把它扔向地面，如果沙包掉到了某个陷阱里，那么这个参赛者根据这个陷阱的周长长度（如50米），绕跑道跑陷阱的周长长度（如50米），如果沙包没有掉到任何一个陷阱里，那么恭喜你，你跑0米。 有m<20000个同学参加了比赛，为了给跑步跑得最多的三位同学(冠军、亚军、季军)颁发安慰奖，必须给这m个同学的跑的长度按从多到少排序。 如下图一样的坐标系与长方形，这些长方形（陷阱）的四条边都与X轴或Y轴平行，它们之间互不相交，它们的左上角顶点的坐标与右下角顶点的坐标已知，给定一个你扔出去的沙包（看作是一个点）的坐标，可以得到你要跑的距离。（注意，这里的坐标值都不超过10000）
本博客内曾经整理过有关海量数据处理的10道面试题（十道海量数据处理面试题与十个方法大总结），此次除了重复了之前的10道面试题之后，重新多整理了7道。仅作各位参考，不作它用。
快速排序的时间复杂度在最坏情况下是O(N2)，平均的时间复杂度是O(N*lgN)。
前面简单学习了一些Android UI的一些基础知识，那么接下来我们一起来详细学习Android的UI界面基本组件。 一、认识TextView 我们知道前面学习的HelloWorld应用程序中就是使用
考的是数组+和array_merge的区别 当下标为数值时，array_merge()不会覆盖掉原来的值，但array＋array合并数组则会把最先出现的值作为最终结果返回，而把后面的数组拥有相同键名的那些值“抛弃”掉（不是覆盖）. 当下标为字符时，array＋array仍然把最先出现的值作为最终结果返回，而把后面的数组拥有相同键名的那些值“抛弃”掉，但array_merge()此时会覆盖掉前面相同键名的值.
问题描述 试题编号： 201503-2 试题名称： 数字排序 时间限制： 1.0s 内存限制： 256.0MB 问题描述： 问题描述 给定n个整数，请统计出每个整数出现的次数，按出现次数从多到少的顺序输出。 输入格式 输入的第一行包含一个整数n，表示给定数字的个数。 第二行包含n个整数，相邻的整数之间用一个空格分隔，表示所给定的整数。 输出格式 输出多行，每行包含两个整数，分别表示一个给定的整数和它出现的次数。按出现次数递减的顺序输出。如果两个整数出现的次数一样多，则先输出值较小的，然后输出值较大的。 样例输入 12 5 2 3 3 1 3 4 2 5 2 3 5 样例输出 3 4 2 3 5 3 1 1 4 1 评测用例规模与约定 1 ≤ n ≤ 1000，给出的数都是不超过1000的非负整数。
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对于一个大型网站，用户访问量尝尝高达数十亿。对于数十亿是一个什么样的概念，我们这里可以简单的计算一下。对于一个用户，单次访问，我们通常会记录下哪些数据呢？
1. 内存分配 ---- 2. 内存压缩 ---- # 配置字段最多 512 个 hash-max-zipmap-entries 512 # 配置 value 最大为 64 字节 hash-max-zipmap-value 64 # 配置元素个数最多 512 个 list-max-ziplist-entries 512 # 配置 value 最大为 64 字节 list-max-ziplist-value 64 # 配置元素个数最多 512 个 set-max-intset-entries 512 # 配置
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