题目:给定如下一段英文

A major drawback of cross-network recommender solutions is that they can only be applied to users that are overlapped across networks. Thus, the non-overlapped users, which form the majority of users are ignored. As a solution, we propose CnGAN, a novel multi-task learning based recommend architecture。
编写一个函数,要求实现以下功能:1)统计有多少个不同的单词;2)根据每个单词ASCII码值的和(单词they ASCII码值的和是:116+104+101+121=442)对单词进行从小到大的排序,重复出现的单词只算一次的和,按行输出单词及对应的和。

思路分析:

对英文句子,自定义一个分词函数,将句子切分成为单词,并且写入list,list转换为set进行去重,定义Sum函数对list中的单词利用函数order()进行求出ASCII码值,写入列表m ,再定义Sort函数将 list与m 连接成为字典函数,再对字典利用可以值进行排序。

实验步骤:

1 分词函数Qie§

def Qie(p):words = []  # 建立一个空列表index = 0   # 遍历所有的字符start = 0   # 记录每个单词的开始位置while index < len(p):   # 当index小于p的长度start = index       # start来记录位置while p[index] != " " and p[index] not in[".", ","]:   # 若不是空格,点号,逗号index += 1   # index加一if index == len(p):  # 若遍历完成break   # 结束words.append(p[start:index])if index == len(p):break# 判断如果是空格,或者是 . ,都要加上一,但是不写入wordswhile p[index] == " " or p[index] in [".", ","]:index += 1if index ==len(p):break# 将list转换为set利用set的性质 进行去重new_li=list(set(words))# 保持原有的顺序,可有可没有,new_li.sort(key=words.index)return new_li# # list长度就是,单词的个数# m=len(new_li)# return m

2.Sum计数函数:

# 求出每个单词的ASCII码值
def Sum(new_li):m=[]sum=0# 双层for循环,对list中的每个单词求出ASCII码值for j in range(len(new_li)):for i in new_li[j]:sum=sum+ord(i)m.append(sum)sum=0return m

3 Sort排序函数

# 安照value的值进行从小到大的排序输出
def Sort(new_li,m):# 将list 与 m 进行一对一联合转换为字典排序d = zip(new_li,m)lm=dict(d)lh =sorted(lm.items(), key=lambda item:item[1])for i in range(len(lh)):print(lh[i], '\n', end="")

4主函数调用

str=p = "A major drawback of cross-network recommender solutions is that they can only be applied to users that are overlapped across networks. Thus, the non-overlapped users, which form the majority of users are " \"ignored. As a solution, we propose CnGAN, a novel multi-task learning based recommend architecture."
lis=Qie(p)l=len(lis)
print("单词数量",l)
m=Sum(lis)
print("处理完成的结果:")
Sort(lis,m)

5.实验结果:

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