在使用MapReduce程序WordCount进行词频统计时，对于文本行“hello hadoop hello world”，经过WordCount程序的Map函数处理后直接输出的中间结果，应该是下面哪种形式：
未知类型：{'options': ['["hello",1,1]、["hadoop",1]和["world",1]', '["hello",2]、["hadoop",1]和["world",1]', '["hello",<1,1]>、["hadoop",1]和["world",1]', '["hello",1]、["hello",1]、["hadoop",1]和["world",1]'], 'type': 102}
未知类型：{'options': ['["hello",1,1]、["hadoop",1]和["world",1]', '["hello",2]、["hadoop",1]和["world",1]', '["hello",<1,1]>、["hadoop",1]和["world",1]', '["hello",1]、["hello",1]、["hadoop",1]和["world",1]'], 'type': 102}
举一反三
- 已知a=[[1,2,3],[2,2],[3,2,1]]，则a[1][1]+a[-1][-1]结果是 A: 1 B: 2 C: 3 D: 4
- 若int[][] arr=new int[][]{{1},{2,3,4},{5,6}},则arr[1][1]的结果为3
- 函数[img=320x86]17da65cc4909753.png[/img]的定义域是 ，值域是 .（ ） 未知类型：{'options': ['[-[img=67x160]17da65cc54bd9f3.png[/img],[img=67x160]17da65cc610875b.png[/img]]， [-1,1]', '[-1,1] ，[0,[img=67x160]17da65cc610875b.png[/img]]', '[-1,1] ，[-[img=67x160]17da65cc54bd9f3.png[/img],[img=67x160]17da65cc610875b.png[/img]]', '[0,1] ，[-[img=67x160]17da65cc54bd9f3.png[/img],[img=67x160]17da65cc610875b.png[/img]]'], 'type': 102}
- 下面代码的输出结果是li = ["hello",'se',[["m","n"],["h","kelly"],'all'],123,446]print(li[2][1][1]) A: ｎ B: ｈ C: ｍ D: kelly
- 已知列表lst=[ [1,2,3],[4,5,6],[7,8,9] ]，则表达式lst[1][1]的值为： A: 1 B: 5 C: 4 D: [4,5,6]