統計文件中前5個高頻詞個數並輸出

import jieba

ls="
中國是乙個偉大的國家，是乙個好的國家
"print(
'原始文件為：
',ls)
counts={} # 定義統計字典
words=jieba.lcut(ls)
print(
'分好的片語為：
',words)
for word in
words:
counts[word]=counts.get(word,0)+1
print(
'生成的字典為：
',counts)
print(
'字典的元素為：
',counts.items())
#字典元組轉換為列表
items=list(counts.items())
print(
'counts的元素生成新的列表：
',items)
#列表按第2個值進行排序-降序reverse=true，預設公升序 
items.sort(key=lambda x:x[1],reverse=true)
print(
'按元組中第二維值排序後的列表為：
',items)
#轉出列表前5個
for i in range(5
):    word,count=items[i]
print(
"---
".format(word,count))
#------------

for word in

words:
if len(word) ==1
:   #增加乙個判斷是否為片語
continue
else
:        counts[word] = counts.get(word,0)+1

如何從大量資料中找出高頻詞？

有乙個 1gb 大小的檔案，檔案裡每一行是乙個詞，每個詞的大小不超過 16b，記憶體大小限制是 1mb，要求返回頻數最高的 100 個詞 top 100 由於記憶體限制，我們依然無法直接將大檔案的所有詞一次讀到記憶體中。因此，同樣可以採用分治策略，把乙個大檔案分解成多個小檔案，保證每個檔案的大小小於...

大資料面試題 如何從大量資料中找出高頻詞

問題描述 有乙個1gb大小的檔案，檔案裡面每一行是乙個詞，每個詞的大小不超過16b，記憶體大小限制為1mb，要求返回頻數最高的100個詞。分析 由於檔案大小為1gb，而記憶體的大小只有1mb，因此不能一次把所有的詞讀入到記憶體中去處理，可以採用分治的方法進行處理 把乙個檔案分解為多個小的子檔案，從而...

大資料面試題 如何從大量資料中找出高頻詞

有乙個1gb大小的檔案，檔案裡面每一行是乙個詞，每個詞的大小不超過16b，記憶體大小限制為1mb，要求返回頻數最高的100個詞。由於檔案大小為1gb，而記憶體的大小只有1mb，因此不能一次把所有的詞讀入到記憶體中去處理，可以採用分治的方法進行處理 把乙個檔案分解為多個小的子檔案，從而保證每個檔案的大...