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数据结构和低频词过滤。

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简介:
该系统设计了一种低频词过滤方案,针对一篇特定的英文文本,它分别采用线性表和二叉排序树两种数据结构来统计单词的出现频率。具体而言,该系统首先读取英文文章文件(InFile.txt),并对其进行单词识别。随后,它利用线性表和二叉排序树两种不同的存储结构来构建包含所有单词的存储体系。每次识别出新的单词时,如果该单词尚未存在于线性表或二叉排序树中,则将其添加到相应的存储位置;如果该单词已经存在,则更新其在存储结构中的出现次数。在完成统计后,系统会根据预设的频率阈值(低于五次)删除低频词,并展示这些被删除的词语及其对应的出现频率。最后,剩余的单词及其出现的频率将按照从高到低的顺序写入到输出文件中(OutFile.txt)。此外,系统还会记录并输出使用两种不同方法完成此任务所花费的时间。

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  • SQL中的敏感
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  • 基于线性表与二叉排序树的机制
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    本研究提出了一种利用线性表和二叉排序树相结合的方法,有效识别并移除文本数据中的低频词汇,优化信息检索与处理效率。 实习内容:对于一篇给定的英文文章,使用线性表和二叉排序树来实现单词频率统计,并且过滤低频词,比较两种方法的效率。 具体要求如下: 1. 读取一个名为InFile.txt的英文文件,识别其中的所有单词。 2. 使用线性表和二叉排序树分别构建存储结构。每当识别到一个新的单词时,如果该单词不在数据结构中,则将其插入适当位置;若已在数据结构中,则增加其出现次数。 3. 统计完成后,删除频率低于五次的单词,并显示这些被移除的单词及其对应的频数。 4. 其余所有单词按照出现频率从高到低排序后输出至名为OutFile.txt的文件。同时记录并比较使用两种方法完成任务所消耗的时间。 5. 计算查找表的平均成功查找长度(ASL),分析和对比这两种数据结构在处理此类问题时效率上的差异。
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  • 波器:只通信号 - MATLAB开发
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