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在 PHP 中，我们经常需要对数据进行筛选和统计。array_filter() 和 array_count_values() 是两个非常有用的函数。array_filter() 可以根据条件过滤数组中的元素，而 array_count_values() 可以对数组中的值进行计数并返回结果。结合这两个函数，我们可以高效地对数组进行复杂的筛选，并在此基础上进行统计分析。
array_filter() 函数接受两个参数，第一个是数组，第二个是回调函数。回调函数用来定义筛选的条件，只有满足条件的元素才会被保留。
例如，假设我们有一个包含多个网址的数组，我们希望过滤出所有来自域名 m66.net 的 URL。
<?php
// 原始数组
$urls = [
'https://m66.net/page1',
'https://example.com/page2',
'https://m66.net/page3',
'https://otherdomain.net/page4',
'https://m66.net/page5',
];
// 使用 array_filter() 过滤出 m66.net 域名的 URL
$filteredUrls = array_filter($urls, function ($url) {
return strpos($url, 'm66.net') !== false;
});
// 打印过滤后的数组
print_r($filteredUrls);
?>
输出结果：
Array
(
[0] => https://m66.net/page1
[2] => https://m66.net/page3
[4] => https://m66.net/page5
)
在这个例子中，array_filter() 用来筛选出所有包含 m66.net 的 URL。
array_count_values() 函数会返回一个数组，其中包含原数组中每个值出现的次数。我们可以将筛选后的结果传递给 array_count_values() 来进行统计分析。
例如，我们想要统计 m66.net 域名出现的次数。
<?php
// 使用 array_count_values() 统计出现的次数
$urlCount = array_count_values($filteredUrls);
// 打印统计结果
print_r($urlCount);
?>
输出结果：
Array
(
[https://m66.net/page1] => 1
[https://m66.net/page3] => 1
[https://m66.net/page5] => 1
)
在这个例子中，array_count_values() 返回的是每个 URL 的出现次数。因为每个 URL 在数组中只出现了一次，结果中每个 URL 都是 1。
通过结合 array_filter() 和 array_count_values()，我们能够对数据进行精确筛选并进行统计分析。这种方法非常适合处理复杂的数据筛选和分析任务。
例如，假设我们有一个更复杂的数组，其中包含不同的 URL 以及访问次数，我们可以首先筛选出符合条件的 URL，然后统计每个 URL 的出现频率。
<?php
// 原始数组，包括访问次数
$urlsWithVisits = [
'https://m66.net/page1' => 10,
'https://example.com/page2' => 5,
'https://m66.net/page3' => 8,
'https://otherdomain.net/page4' => 12,
'https://m66.net/page5' => 15,
];
// 过滤出 m66.net 域名的 URL
$filteredUrlsWithVisits = array_filter($urlsWithVisits, function ($url) {
return strpos($url, 'm66.net') !== false;
}, ARRAY_FILTER_USE_KEY);
// 统计访问次数
$urlVisitCount = array_count_values($filteredUrlsWithVisits);
// 打印结果
print_r($urlVisitCount);
?>
输出结果：
Array
(
[10] => 1
[8] => 1
[15] => 1
)
在这个例子中，array_filter() 用于筛选出 m66.net 域名的 URL，array_count_values() 则统计了这些 URL 出现的次数。
通过结合 array_filter() 和 array_count_values()，我们可以灵活地对数组数据进行筛选和统计分析。这种方法适用于各种数据筛选和统计场景，特别是在处理大型数据集时，可以有效提高代码的可读性和执行效率。
