用Hash Table(哈希散列表)实现统计文本每个单词重复次数（频率）

哈希表在查找方面有非常大应用价值，本文记录一下利用哈希散列表来统计文本文件中每个单词出现的重复次数，这个需求当然用NLP技术也很容易实现。

一、基本介绍

   1、Hash Key值：将每个单词按照字母组成通过一个乘子循环运算得出一个小于29989的整数，29989是一个比较大的质数。0~29989即为Key值。

   2、哈希函数：

//哈希函数
unsigned int hashIndex(const char* pWord)   //返回hash表的索引（即hash指针数组的下标）
{
    assert(pWord != NULL);
    unsigned int index = 0;   //以下四行为将一个单词映射到一个小于HASHNUMBER的正整数的函数
    for (; *pWord != '\0'; pWord++)
        index = MULT * index + *pWord;
    return index % HASHNUMBER;
}

   3、数据结构定义：

        （1）总体采用数组法，数组下标就是Key值，Key取值范围是1~29989，也即数组大小为29989，数组的每个项存储该Key值下含有的单词链表的头指针，根据头指针就能遍历整个单词链表

hashNodePtr bin[HASHNUMBER] = { NULL };    //HASHNUMBER大小的指针数组 作为hash表

        （2）单词节点定义：   链表存储同一Key值下的单词，单词节点主要包含单词内容、单词的重复次数、指向下一个单词的指针；

           

typedef struct hashnode
{
	//链表中每个节点的结构
	hashnode()
	{
		word = NULL;
		count = 0;
		next = NULL;
	}
	char* word;    //单词
	int count;   //出现频率
	struct hashnode *next;    //指向链表中具有相同hash值的下个节点
}hashNode,*hashNodePtr;

　　

4、哈希表解决冲突的途径：链地址法。   即上面定义的存储结构为链表。

二、源代码

// case1.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。
//

#include "pch.h"
#include <iostream>
#include <assert.h>
#define HASHNUMBER 29989    //散列表的大小，29989为质数
#define MULT 31   //hash函数的一个乘子

//单词节点的定义
typedef struct hashnode
{
	//链表中每个节点的结构
	hashnode()
	{
		word = NULL;
		count = 0;
		next = NULL;
	}
	char* word;    //单词
	int count;   //出现频率
	struct hashnode *next;    //指向链表中具有相同hash值的下个节点
}hashNode,*hashNodePtr;

hashNodePtr bin[HASHNUMBER] = { NULL };    //HASHNUMBER大小的指针数组 作为hash表

//这里将每个单词映射为一个小于HASHNUMBER的正整数

//哈希函数
unsigned int hashIndex(const char* pWord)   //返回hash表的索引（即hash指针数组的下标）
{
	assert(pWord != NULL);
	unsigned int index = 0;   //以下四行为将一个单词映射到一个小于HASHNUMBER的正整数的函数
	for (; *pWord != '\0'; pWord++)
		index = MULT * index + *pWord;
	return index % HASHNUMBER;
}

//想hash表中插入单词
void insertWord(const char* pWord)    //在hash表中插入单词，如果已经存在了，则增加单词的出现次数count
{
	assert(pWord != NULL);
	hashNodePtr p;
	unsigned int index = hashIndex(pWord);    //用hash函数得到单词的hash值，也就是hash数组的下标
	for ( p = bin[index]; p !=NULL; p++)
	{
		//查找单词是否已经在hash表中了
		if (strcmp(pWord,p->word)==0)
		{
			//找到的话，直接将单词的次数增加1即可
			(p->count)++;
			return;
		}
	}
	//如果上面没返回，也就是说hash表中没有这个单词，添加新节点，加入这个单词
	p = (hashNodePtr)malloc(sizeof(hashNode));
	p->count = 1;    //新节点的出现次数设置为1
	p->word = (char *)malloc(strlen(pWord) + 1);
	strcpy(p->word, pWord);
	p->next = bin[index];  //将新生成的节点插入到index为下标的链表中去
	bin[index] = p;
}

//读取Data.txt中的单词，并将每个单词插入到前面设计好的hash表中
void readWordToHashTable(const char *path)
{
	//从文本文件中读取单词，插入到hash表中
	FILE *fp;
	char buf[1024];    //存储一行字符串
	char *p;
	fp = fopen(path, "r");
	if (fp==NULL)
	{
		printf("open file error!exit\n");
		exit(-1);
	}

	while (NULL!=fgets(buf,sizeof(buf),fp))   //数据读完，到文本末尾了
	{
		buf[strlen(buf) - 1] = '\0';     //出去单词最后的换行符
		//print("%s/n",buf);
		if (strcmp("",buf)==0)    //如果是空行，则继续
		{
			continue;
		}
		
		p = strtok(buf, "'\t','\n',' '");    //用strtok函数从一行字符串中分离出每个单词，分隔符设置为（空格、逗号、换行、制表符）
		while (p!=NULL)
		{
			insertWord(p);   //调用insertWord(),向hash表中插入分隔出来的单词
			p = strtok(NULL, "'\t','\n'");
		}
	}
	fclose(fp);
}

void writeHashTable(const char *path)
{//将结果写到path中。
	FILE *fp;
	hashNodePtr p;
	int i;
	fp = fopen(path, "w");
	if (fp == NULL)
	{
		printf("write file error!exit");
		exit(-1);
	}
	for (i = 0; i < HASHNUMBER; i++)
	{
		for (p = bin[i]; p != NULL; p = p->next)
		{
			fprintf(fp, "index %d:<%s,%d>", i, p->word, p->count);
			if (p->next == NULL)
				fprintf(fp, "\n");
		}
	}
	fclose(fp);
}

//释放hash表中占用的内存
void freeHashTable()
{
	int i;
	hashNodePtr p, q;
	p = q = NULL;
	for (i = 0; i < HASHNUMBER; i++)
	{
		p = bin[i];
		while (p!=NULL)
		{
			q = p;
			p = p->next;
			free(q->word);
			free(q);
		}
	}
}
 
int main()
{
	readWordToHashTable("data.txt");
	writeHashTable("result.txt");
	return 0;
}

　　三、测试

由于这里无法上传测试文件，请自己构造一个单词文件，单词与单词之间的间隔只能是换行或者制表符，因为目前代码中定义的区分单词的间隔只有制表符和换行符，所以构造文件的时候，直接复制一篇英语作文进去，将其中的标点符号全部删除，空格一律改成制表符，然后将该文本文件命名成data.txt，放入项目目录下，运行程序，即可读取该文件，并将统计结果的文件存储在项目目录下。

最后，附上笔者的实现项目源码（包含data.txt测试文件）：https://pan.baidu.com/s/17OVIuhf5tbaJ3TwsWzw-HA

参考链接：https://blog.csdn.net/shangshanhu/article/details/5917230