1.收集数据：收集所有要计算tf-idf的50000个文本文件。
2.预处理数据：对于每个文本文件，需要对其进行预处理，包括分词、去除停用词、词干提取等操作，以便将文本转换为可供计算的形式。
3.计算文档频率（DF）：对于每个单词，在所有文本文件中计算其出现的文档频率，即出现该单词的文档数。
4.计算逆文档频率（IDF）：对于每个单词，通过计算文档频率的倒数得到其逆文档频率。
5.计算词频（TF）：对于每个文本文件和每个单词，计算该单词在文本文件中出现的频率。
6.计算tf-idf值：通过将词频和逆文档频率相乘得到tf-idf值，用于衡量单词在文本中的重要性。
对于大量的数据，可以考虑使用分布式计算技术（如MapReduce），将计算任务分割为多个子任务并行计算，以提高计算效率。也可以使用专业的自然语言处理工具和库（如NLTK、Scikit-learn）来简化计算过程。
负氧离子浓度计算公式，目前国内外空气负氧离子浓度的测定，主要是通过专业的空气离子测量仪完成，该仪器通过收集空气中正负离子所携带电荷，并测量所形成的电流，所得结果为单位体积空气中负氧离子浓度。以此进行进一步的空气负离子浓度评价指标计算，应用最广的评价指标为单极系数和空气质量评价系数。
单极系数q = n+/n-，其中n+为空气正离子浓度，n-为空气负离子浓度。在低层大气中，q值一般小于1.2，在高山上q 值可低至0.53。空气质量评价系数CI = n-/1000q，其中，n-为空气负离子浓度；q 为单极系数；1000为满足人体生物学效应最低需求的空气负氧离子浓度。
CI>1.0时为A级，此时空气最清洁，CI在1.0～0.7之间为B级，空气为清洁，CI在0.69～0.50之间为C级，空气中度清洁，CI在0.49～0.30之间为D级，属允许范围，CI≤0.29为临界。
据统计，每公顷森林每天可产生0.7吨氧气，按氧气密度为0.001331g/cm3，每cm3空气中负氧离子浓度为5000个计算，每新增1公顷森林，每日可新增负氧离子约7万个。因此，森林能够显著增加空气中负氧离子含量。
一种是病组支付标准计算方法，公式为：病组支付标准=DIP分值*结算点值。其中：DIP分值即某病种组合平均医药费用与所有出院病例平均医药费用的比值。
公式为：RWi = mi / M
第二种是用于医保支付费用计算方法，具体计算公式为：医保基金按DIP应支付给定点医疗机构的总住院费用=∑〔（参保人员住院所属DIP组的病组支付标准－自费费用－特定自付费用 －起付线）*医保报销比例〕－∑建议扣减费用。