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
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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。
在DOM中根据标签去获取元素的原生api是 getElementsByTagName()，它返回的是一个包含所有给定标签名称的元素 HTML集合HTMLCollection[1], 整个文件结构都会被搜索，包括根节点。
在数字化时代，日志数据成为了企业、机构乃至个人分析行为、优化服务的重要工具。尤其对于互联网企业，日志数据记录了用户的每一次点击、每一次访问，是了解用户行为、分析网站性能的关键。那么，如何从海量的日志数据中提取出某日访问百度次数最多的IP地址呢？本文将为您一一揭晓。
- 问题 1 - 怎么找到购买次数最多的人？ - Power Query 函数 - 非常简单，一个函数搞定 List.Mode - 问题 2 - 如果最多出现次数相同的有多个值， 会怎么显示？为什么是小勤？ - 解析 - 当有多个符合条件的值时， 按这些值第一次出现的位置， 返回最后一个 - 问题 3 - 要返回所有出现次数最多的 怎么办？ - 换个函数 - List.Modes - 进阶 1 - 找到出现次数第2多的人？ - 解法 - 删掉出现次数最多的人 再List.Mode
马上就要过年了，距离 2019 己亥猪年的除夕已不足一个礼拜，提起除夕，多数人马上想到「春节联欢晚会」这道丰盛的「年夜大餐」。看过那么多春晚，哪一年、哪些节目、哪些人你还留有深刻印象呢。
Q：如下图1所示，在工作表列A中有很多数据（为方便表述，示例中只放置了9个数据），这些数据中有很多重复数据，我想得到重复次数最多的数据是那个，示例中可以看出是“完美Excel”重复的次数最多，如何获得这个数据？
启用WP-PostViews Plus插件 插件后，可以显示每篇文章的浏览次数,不用去查看外挂统计了。
问题描述 试题编号： 201312-1 试题名称： 出现次数最多的数 时间限制： 1.0s 内存限制： 256.0MB 问题描述： 问题描述 给定n个正整数，找出它们中出现次数最多的数。如果这样的数有多个，请输出其中最小的一个。 输入格式 输入的第一行只有一个正整数n(1 ≤ n ≤ 1000)，表示数字的个数。 输入的第二行有n个整数s1, s2, …, sn (1 ≤ si ≤ 10000, 1 ≤ i ≤ n)。相邻的数用空格分隔。 输出格式 输出这n个次数中出现次数最多的数。如果这样的数有多个，输出其中最小的一个。 样例输入 6 10 1 10 20 30 20 样例输出 10
摘要： 1.2.1优化错误上报次数的限制算法，新增silentHttpHeader配置选项，请大家及时更新哈！
想要保持自己的技术活力，最有效的手段就是通过不断地输入来提供足够的养分。我们也不必刻意追求高深的或者新鲜的知识点，通过对一个基础问题的全方位多维度解析，同样也会收获不小。
collections模块是一个不用不知道，一用就上瘾的模块。因为它提供了几种非常方便的数据结构和方法，在有些情况下特别好用。今天给大家总结一下其中的OrderDict和Counter两个方法，在平时我经常用的方法，希望你也能喜欢它。然后还有比如deque，namedtuple，defaultdict等也是很有的方法，了解了以后重点是熟练的使用，灵活的应用到你的具体任务中，是需要掌握的。 1. OrderDict # Example 1 dict_1 = dict() dict_1['A'] = "I lo
输入在一行中给出序列中整数个数N（0<N≤1000），以及N个整数。数字间以空格分隔。
方法(贪心算法) 容易想到的一种贪心策略为：先安排出现次数最多的任务，让这个任务两次执行的时间间隔正好为n。再在这个时间间隔内填充其他的任务。
现在有一个文本文件，需要得到该文本文件中出现次数最多的字符，最后输出该字符和出现的次数，空白符除外 ''' 1. 读文件内容 2. 统计字符数 3. 求出现次数最多的字符 统计每一个字符在文件中出现的次数，然后每扫描到一个字符时，再更新当前出现次数最多的字符 ''' with open('files/readme.txt', 'r') as f: data = f.read() print(data) ''' kry: 在文本文件中出现的字符 value: int类型，表示key指定
试题编号： 201312-1 试题名称： 出现次数最多的数 时间限制： 1.0s 内存限制： 256.0MB 问题描述： 问题描述 给定n个正整数，找出它们中出现次数最多的数。如果这样的数有多个，请输出其中最小的一个。 输入格式 输入的第一行只有一个正整数n(1 ≤ n ≤ 1000)，表示数字的个数。 输入的第二行有n个整数s1, s2, …, sn (1 ≤ si ≤ 10000, 1 ≤ i ≤ n)。相邻的数用空格分隔。 输出格式 输出这n个次数中出现次数最多的数。如果这样的数有多个，输出其中最小的一个。 样例输入 6 10 1 10 20 30 20 样例输出 10
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
给你一个二叉树的根结点，请你找出出现次数最多的子树元素和。一个结点的「子树元素和」定义为以该结点为根的二叉树上所有结点的元素之和（包括结点本身）。 你需要返回出现次数最多的子树元素和。如果有多个元素
HTML5学堂：正则、数组、字符串，是JavaScript语言中让人头痛的一些知识，今天这篇文章我们使用数组字符串的方法，来实现从一个字符串中，查找出现最多的字符。 查找字符串中出现最多的字符 将一个字符串中，出现次数最多的数字提取出来，最后输出出现最多的字符是什么，出现的次数是多少。 题目剖析 字符串方法的解题思路：从最初开始进行字符的截取，获取到第一个字符之后，根据这个字符进行字符串的拆分，此时，拆分后的数组中就没有这个字符了。再将数组组合成字符串之后，原来的长度与当前字符串的长度做差值，就能够获取到当
问题描述 编写一个程序，读入一组整数，这组整数是按照从小到大的顺序排列的，它们的个数N也是由用户输入的，最多不会超过20。然后程序将对这个数组进行统计，把出现次数最多的那个数组元素值打印出来。如果有两个元素值出现的次数相同，即并列第一，那么只打印比较小的那个值。 输入格式：第一行是一个整数 N， N £ 20；接下来有 N行，每一行表示一个整数，并且按照从小到大的顺序排列。 输出格式：输出只有一行，即出现次数最多的那个元素值。 输入输出样例
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：
为什么一个领域每年发表的太多论文会导致停滞而不是进步。新论文的泛滥可能会剥夺审稿人和读者充分认识和理解新想法所需的认知能力。许多新想法之间的竞争可能会阻碍集中注意力到一个有希望的新想法。
给你一个二叉树的根结点，请你找出出现次数最多的子树元素和。 一个结点的「子树元素和」定义为以该结点为根的二叉树上所有结点的元素之和（包括结点本身）。
https://leetcode-cn.com/problems/most-frequent-subtree-sum/
现在给你一个由小写字母组成字符串，要你找出字符串中出现次数最多的字母，如果出现次数最多字母有多个那么输出最小的那个。
返回的答案应该按单词出现频率由高到低排序。如果不同的单词有相同出现频率，按字母顺序排序。
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
下面是总结的一些常见问题，以供大家参考 第一次出现重复字符 出现的重复字符 出现字符串、字符还有次数 出现次数最多的字符及次数 class Eclass{ public static void main(String[] args) { String str = "eeeejwurihewweafa"; Eclass e = new Eclass(); //问题一 int index = e.Method(str); S
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。
给定一个长度为n的字符串S，还有一个数字L，统计长度大于等于L的出现次数最多的子串（不同的出现可以相交），如果有多个，输出最长的，如果仍然有多个，输出第一次出现最早的。
给定一个单词列表 words 和一个整数 k ，返回前 k 个出现次数最多的单词。 返回的答案应该按单词出现频率由高到低排序。如果不同的单词有相同出现频率， 按字典顺序 排序。
1.题意就是给定一个函数，该函数有两种功能，一种就是将数组中的所有数同乘以2，另一种就是将数组中的某个数加1。给定一个数组nums，让你将初始值全为0的数组arr通过调用给定的函数来变成nums。问最少调用次数。
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
如果我们自己实现，那么需要借助字典的特性，将word和对应的次数形成键值对。最后再从字典里获取最大的value（即出现次数最多的），再通过获取对应的key来实现，听着就有点走弯路的样子。
29:统计字符数 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述 给定一个由a-z这26个字符组成的字符串，统计其中哪个字符出现的次数最多。 输入输入包含一行，一个字符串，长度不超过1000。输出输出一行，包括出现次数最多的字符和该字符出现的次数，中间以一个空格分开。如果有多个字符出现的次数相同且最多，那么输出ascii码最小的那一个字符。样例输入 abbccc 样例输出 c 3 来源1744 1 #include<iostream> 2 #include<cstdio
给一非空的单词列表，返回前 k 个出现次数最多的单词。返回的答案应该按单词出现频率由高到低排序。如果不同的单词有相同出现频率，按字母顺序排序。
scrollWidth：对象的实际内容的宽度，不包边线宽度，会随对象中内容超过可视区后而变大。clientWidth：对象内容的可视区的宽度，不包滚动条等边线，会随对象显示大小的变化而改变。offsetWidth：对象整体的实际宽度，包滚动条等边线，会随对象显示大小的变化而改变。
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？
返回的答案应该按单词出现频率由高到低排序。 如果不同的单词有相同出现频率，按字母顺序排序。
给定一批整数，分析每个整数的每一位数字，求出现次数最多的个位数字。例如给定3个整数1234、2345、3456，其中出现最多次数的数字是3和4，均出现了3次。
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。
这道理放在编程上也一并受用。在编程方面有着天赋异禀的人毕竟是少数，我们大多数人想要从编程小白进阶到高手，需要经历的是日积月累的学习，那么如何学习呢？当然是每天都练习一道题目！！
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
在一组数的编码中，若任意两个相邻的代码只有一位二进制数不同， 则称这种编码为格雷码(Gray Code)，请编写一个函数，使用递归的方法生成N位的格雷码。 给定一个整数n，请返回n位的格雷码，顺序为从0开始。
本文将简单总结下一些处理海量数据问题的常见方法。当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎讨论。
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