第一次个人作业：词频统计（一）（修订）

要求

1. 对源文件（*.txt,*.cpp,*.h,*.cs,*.html,*.js,*.java,*.py,*.php等）统计字符数、单词数、行数、词频，统计结果以指定格式输出到默认文件中，以及其他扩展功能，并能够快速地处理多个文件。
2. 使用性能测试工具进行分析，找到性能的瓶颈并改进
3. 对代码进行质量分析，消除所有警告
4. 设计10个测试样例用于测试，确保程序正常运行（例如：空文件，只包含一个词的文件，只有一行的文件，典型文件等等）
5. 使用Github进行代码管理
6. 撰写博客

需求分析

　　1. 统计文件中的字符数、单词数、行数、词组数；

　　2. 因要求为统计文件目录下所有文件的以上参数，所以第一需要完成的功能便是遍历文件目录下所有文件，并获得地址数据；

　　3. 获得文件地址后，采用遍历每一行的方式，计算行数和字符数，同时需选用一种数据结构来存储单词数量；

PSP表格

项目内容	预计用时（h）	实际用时（h）
需求分析	0.5	0.5
编程思路	1	1.5
实现遍历功能	1	1.5
获得字符数、行数	2	3
获得单词数	1.5	3
高频单词列举	2	1
性能测试	1.5	2
报告撰写	1	1
合计	10.5	13.5

编程思路

　　利用findfirst和findnext函数遍历文件，用参数dir存储当前文件地址，搜索到一个文件后，便对其字符，行，单词数开始计数，并将单词储存，单词采用一结构体链表储存。

best	key	times	next
...
...
...

　　其中best为最后输出的单词形式，key为全部转化为小写字母的单词形式，times为该单词出现形式，next链表的指针，指向下一个节点。

　　为了寻找频率最高的10个词汇，维持一个大小为10的结构体数组，其中包括目前频率最高10个词的频率和单词。

　　对词组来说可以使用，和词汇类似的方法，将相邻的两个单词组成一个词组，存储起来，数据结构和计数方式都和单词大同小异。

测试过程

　　测试文件遍历功能时，采用给出的newsample文件夹目录下文件进行测试，输出文件名，文件名输出测试成功后输出文件地址，文件地址输出成功，基本就能确认文件遍历的正确性，能够从文件中读取数据；

　　在编写完成字符数统计后，同样采用newsample文件夹进行测试，每一次测试约花费3-5分钟，除了前几次将与或关系弄反外，字符统计很快完成，并且能做到和无差别。

　　行数的统计目前仍与标准值有在万分之一范围内的误差，尚不清楚是怎么引起的，在自己创建的小数据样本面前，行数的统计没有问题。

　　行数和字符数一起计算时用时在5~6分钟左右。

　　单词数的测试，在小样本时能很快得出，但由于链表的劣势，每一次查询该单词是否出现时，都将遍历一次链表，这导致了运算效率极低，设单词数为N，时间复杂度为O（N^2），导致newsample数据一直无法跑出结果，这也是待修正的地方之一。

　　由于这样的问题，联想到数据结构课程中，在遍历很慢时，并且KEY值拥有一个大小判断，可以使用二叉排序树的方法来存储单词，单词频率，这样在遍历时会节省大量的时间。

　　将数据结构换成了二叉排序树后，在小样本时同样能运行处正确的结果，但是文件夹内容过多之后，会出现内存不够用的情况，从而停止程序的运行。具体情况如下图所示

　

　　　　而在文件夹大小为6MB左右时，能够在10s左右得出结果，而在能手动查证的范围内，不出现错误。如下图所示　如果将数组的大小调小的话，能处理更多的数据，但是在不越界的情况下，仍然无法处理样例170M的数据。

——————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————分界线

　　在多次尝试修改数组长度为了完成newsample测试集无果后，我对采用的数据结构进行了分析，发现主要空间占用在每一个二叉树节点的字符数组，之前的代码中，我设置了两个字符数组分别储存字典顺序最高的值和统一转化的key值。分析发现，统一转化的key值可以在函数中直接完成，从而节省了一半的空间。修改后的程序能够完成newsample的统计，除了词组，单词数，和个别高频词外，和给出的Result只有个位数差距。

　　完成newsample（175MB）的文件统计需要10分钟左右的时间。

　　二叉树节点结构

lchid

rchild

times

best

收获的经验

　　　　对程序作需求分析，并明确选用的数据类型编程思路，比直接开始动手编程有更高的效率；

　　　　在需要处理的数据大小变化时，不同的算法有完全不同的效果；

　　　　团队协作有着重要的作用和意义。