Lucene创建索引及搜索

本文介绍Lucene如何创建文件和内存形式的索引,并演示了如何通过索引进行文档的添加与查询过程。文中详细解释了关键类的作用,如Directory、IndexWriterConfig、IndexWriter等,并提供了具体的代码示例。

Lucene创建索引及搜索

Lucene的索引数据可以为文件或者内存的形式建立,内存形式的可以同步到文件形式,索引中主要存放了文档字段或者字段分词得到的拆分词,每个词后存放了文档索引号及出现次数,文档字段是否需要存储分词则直接在 filed创建时指定.


关键类

org.apache.lucene.store.Directory

lucene所有操作文件都基于这个接口,可以提供不同形式的实现,可能是拓展分布式用的到

org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig

配置writer的版本及分词

org.apache.lucene.index.IndexWriter

通过 directory 和 config 对象, 生成一个可以写文档的工具

org.apache.lucene.document.Document

writer写入级reader独处的核心数据,包含元素主要为字段
org.apache.lucene.document.Field.Field
4.3或者更早就被禁用掉了,配置是否对字段值 存储 索引 分词, 字段名 及字段值皆为字符串
字段值支持 IO 读取流, 该种情况下缺省不存储, 要自定义的话可以使用 COMMONIO 将流缓存为String

往索引中添加docment

		IndexWriter indexWriter = null;

		try {
			Directory directory = FSDirectory.open(new File(
					"E:/lucene43/index01"));

			IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_43,
					new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_43));
			indexWriter = new IndexWriter(directory, config);

			File fileDir = new File("E:/lucene43/txt");
			for (File file : fileDir.listFiles()) {
				Document document = new Document();

				document.add(new Field("content", new FileReader(file)));
				document.add(new Field("fileName", file.getName(),
						Field.Store.YES, Field.Index.NOT_ANALYZED));
				document.add(new Field("filePath", file.getAbsolutePath(),
						Field.Store.YES, Field.Index.NOT_ANALYZED));

				indexWriter.addDocument(document);
			}

		} 


往索引中查询document

查询是基于seracher的, 该对象通过 term构造出来的query查询出一个 文档<配>积分 的数组, 元素中文档索引可以在searcher中的 doc方法中得到完整的docment
seracher本身通过reader构造, reader则通过 IndexReader.open(directory);静态方法操作 Directory得到

			Directory directory = FSDirectory.open(new File(
					"E:/lucene43/index01"));

			IndexReader reader = IndexReader.open(directory);

			IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);

			TermQuery query = new TermQuery(new Term("content", "java"));

			TopDocs docs = searcher.search(query, 2);

			for (ScoreDoc scoreDoc : docs.scoreDocs) {

				Document document = searcher.doc(scoreDoc.doc);
				System.out.println(document.get("fileName"));
				System.out.println(document.get("content"));
			}



多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法,适用于IEEE118节点电力系统。该方法结合两阶段鲁棒模型与确定性模型,旨在应对电力系统中多源输入(如可再生能源)的不确定性,提升系统运行的安全性与经济性。文中详细阐述了分布鲁棒优化的建模思路,包括不确定性集合的构建、目标函数的设计以及约束条件的处理,并通过Matlab编程实现算法求解,提供了完整的仿真流程与结果分析。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化研究案例,涵盖微电网调度、电动汽车集群并网、需求响应、储能配置等多个方向,展示了其在实际工程中的广泛应用价。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化工作的工程师。; 使用场景及目标:①用于研究高比例可再生能源接入背景下电力系统的动态最优潮流问题;②支撑科研工作中对分布鲁棒优化模型的复现与改进;③为电力系统调度、规划及运行决策提供理论支持与仿真工具。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码与IEEE118节点系统参数进行实操演练,深入理解分布鲁棒优化的建模逻辑与求解过程,同时可参考文中提及的其他优化案例拓展研究思路。
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