TopN算法

该数据集适用于使用Spark框架进行大规模数据TopN计算的场景。

TopN：获取指定分组内满足指定条件的前N行数据。RowNumber：获取当前行在分组内排序后的行号。Rank：获取当前行在分组内去重排序后的行号。DenseRank：获取当前行在分组内不去重排序后的行号。

1. 背景 在学习MapReduce框架时，为更好掌握其在大数据处理中的应用，我们着重在此项目中实现TopN中文词频统计。该实验通过MapReduce对汉字词频进行统计，并输出频率最高的TopN中文词汇。 2. 实验目标 实现英文词频统计，并掌握其MapReduce实现流程。 使用中文分词工具，实现中文词频统计。 重点实现TopN中文词频统计，掌握从数据处理到TopN结果的完整流程。 3. 实现过程 （1）英文词频统计：先通过MapReduce进行英文文本的分词统计，处理后输出英文单词的词频。 （2）中文词频统计：借助中文分词工具，针对输入的中文文本实现汉字或词组的频次统计。 （3）TopN中文词频统计：在实现词频统计的基础上，利用MapReduce的Reduce阶段对统计结果进行汇总，并从中筛选出词频最高的TopN词汇，写入输出文件。 4. 项目实现要点 Map阶段：主要负责读取并分词输入文本，对单词或汉字进行计数。 Reduce阶段：聚合相同词语的计数值，并对结果进行排序以实现TopN统计。 5. 总结 本项目深入探索了MapReduce在文本词频统计中的应用，尤其是实现中文TopN词频统计的方法，为之后的大数据框架学习提供了基础实践。项目代码及实现细节后续将打包分享，供大家参考学习。

作为算法领域的奠基性著作，《算法导论》为读者打开了通往算法世界的大门。它以清晰的思路、严谨的逻辑，深入浅出地阐释了各种基本算法的设计与分析方法。

智能算法是各个领域如路线规划、深度学习中广泛使用的优化算法，是算法进阶的必备工具。主要涵盖遗传算法、粒子群算法、模拟重复算法、免疫算法、蚁群算法等一系列核心算法。实现版本包括Java、Python和MatLab多种选择。详细内容请访问TeaUrn微信公众号了解更多。

美赛可能会用到分治算法，代码如下。

算法精粹 数据结构 数组 链表 栈 队列 树 图 算法 排序 搜索 动态规划 回溯 分治

运用 Java 编程语言以 MapReduce 技术实现 Pagerank 算法，数据集源于 web-Google.txt 文件。

Apriori算法是用于关联规则学习的数据挖掘算法。它通过逐次生成候选频繁项集并从数据中验证它们的频繁性来识别频繁模式。

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