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我正在研究一个样式表，它从一个没有输入文件的层次结构中输出。输入文件的每个元素都是彼此的兄弟，每个“标题”元素表示不同的部分。

示例输入文件（每个标题下的实际部分比这长约 10 倍）：

上述输入的输出应如下所示：

现在，我可以将输出提高到“Sub2 first, sub1 second”。当我知道下一个元素不是另一个 Sub2 或更深的子元素 (Sub3) 时，我会从我的 Sub2 模板中中断，返回到 Sub1 模板。从这里开始，我的位置变量仍然具有“Sub1 秒”的位置。每次调用模板时，我都会处理定位信息 - 所以我在文档顺序中拥有“Sub2 first, sub1 second”的所有当前位置，但是一旦我从模板中断回到 Sub1 的模板，我就会丢失该信息。我似乎无法获得文档顺序中的当前位置来确定真正的下一个元素是什么。可修改的全局参数或变量将是理想的，但我知道这在 XSLT 中是不可能的。

我不知道如何去做。任何建议都会很棒！

假设我有一个List对象Employee。Employee对象有一个getDepartment返回对象的方法Department。我想遍历该列表以找到具有最多Employees 的部门（即Department最常从 s 返回的对象getDepartment）。最快的方法是什么？

如果有两个部门的员工人数相等，则返回哪个部门并不重要。

谢谢！

我正在尝试计算每个字母出现在文件中的次数。当我运行下面的代码时，它会计算“Z”两次。谁能解释为什么？

测试数据为：

abcdefghijklmnopqrstuvwxyz

ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ

我的问题是转这个：

进入一个跟踪比较次数的解决方案，这里是我需要生成的代码框架：

我已经尝试了很多东西，从使用lets，wheres，writer monad，制作我自己的类型，state monad，我似乎只是在看一些东西，因为我一直遇到“y：ins x ys”的问题因为该函数返回的应该是 (Int, [a]) 并且 : 不适用于元组。我试图把它分开来做这样的事情

但它似乎不认为 ins 在那个版本中返回一个元组，所以我猜它只是不是模式匹配。我的主要问题是我现在应该看哪里？我为此工作了很长时间，这个问题开始让我感到沮丧，因为它看起来很容易......

在以斯拉的帮助下回答：

我有一个这样的数组：

我找到了函数array_count_values()，但它会将所有相同的值分组并计算出现次数，而不考虑连续序列中的中断。

如何对每组连续值进行分组并计算每个序列的长度？1请注意，数字、2和有两组序列3。

我期望生成的数据需要类似于：

我可以对一小部分数字进行计数排序，比如 A=[7,9,12,15] 从一个巨大的数字池中，我知道这将只包含小数组中的数字吗？或者小范围总是必须是[0..k]。

我可以通过说 [0..15] 对数组 A 进行计数排序，但这没有意义。如果 A=[100,750,452]

所以我想这是可行的。我想要一些输入。

我有一个包含这些值的诗句字典：

我有一个已读入的数据文件，并且文件中的每一行都在这样的字典中表示为字符串。

我希望能够，对于数据文件中的每一行（表示为列表中的字符串），通过字典并比较键值，例如。cluster1 以查看它是否包含子字符串“cluster1”2 或 3。然后相应地更新字典中的值。因此，该程序的目的是计算每个集群的出现次数，并将其表示为一个字典，其中包含集群编号和每个集群的相应计数。

我只是不确定执行此操作的语法。到目前为止，这是我的循环：

有人可以给我一些关于去哪里的建议吗？

谢谢

所以这个程序接受一个给定的字符串并计算一个子字符串在其中出现的次数。因此，给定目标“香蕉”和键“an”，该函数将输出 2。

我有点困惑它是如何做到这一点的。x!=1 是否使程序只返回 x 不等于 1？我假设 countSubStringMatchRecursive... 末尾的 +1 以某种方式计数。

在以下每个陈述中，标记是什么？

一种。x = y +++ 3;
x, =, y, ++, +, 3, ; 7 tokens
湾。a+=c*=(d+-2)>>5&3;
a, +=, c, *=, (, d, +, -, 2, ), >>, 5, &, 3, ; 15 tokens

对于每一个，说明它是否是语法正确的表达式。

一种。x++y
x, ++, +, y. Yes.
b. x++++y
x, ++, ++, +, y. No.

只是想知道我是否以正确的方式计算令牌。我不确定括号是否算作单独的标记。

我在哪里可以找到有效的LogLog 算法实现？我尝试自己实现它，但我的实现草案产生了奇怪的结果。

这是：

由于未知原因实现对参数非常敏感max_error，它是决定结果大小的主要因素。我敢肯定，有一些愚蠢的错误:)

更新：这个问题在较新版本的算法中得到解决。我稍后会发布它的实现。