lucene入门实例三 (index索引)

本文通过一个具体的例子展示了如何使用Lucene进行文档索引、搜索及更新操作。介绍了如何创建索引、添加文档、执行查询,并演示了删除及更新文档的过程。

copy《lucene in action》的一个索引的例子:

 

 

package com.s.lucene.LIA.index;

import java.io.IOException;

import junit.framework.TestCase;

import org.apache.lucene.analysis.WhitespaceAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.document.Field;
import org.apache.lucene.index.IndexReader;
import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
import org.apache.lucene.index.Term;
import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;
import org.apache.lucene.search.Query;
import org.apache.lucene.search.TermQuery;
import org.apache.lucene.store.Directory;
import org.apache.lucene.store.RAMDirectory;

public class IndexingTest extends TestCase {
	protected String[] ids = { "1", "2" };
	protected String[] unindexed = { "Netherlands", "Italy" };
	protected String[] unstored = { "Amsterdam has lots of bridges",
			"Venice has lots of canals" };

	protected String[] text = { "Amsterdam", "Venice" };

	private Directory directory;

	protected void setUp() throws Exception {
		directory = new RAMDirectory();

		IndexWriter writer = getWriter();
		//Field.Store.YES 可以retrieved找到值
		//Field.Index.ANALYZED 保存为index,可以被检索到
		for (int i = 0; i < ids.length; i++) {
			Document doc = new Document();
			doc.add(new Field("id", ids[i], Field.Store.YES,
					Field.Index.NOT_ANALYZED));
			doc.add(new Field("country", unindexed[i], Field.Store.YES,
					Field.Index.NO));
			doc.add(new Field("contents", unstored[i], Field.Store.NO,
					Field.Index.ANALYZED));
			doc.add(new Field("city", text[i],
					Field.Store.YES,
					Field.Index.ANALYZED));
			writer.addDocument(doc);
		}

		writer.close();
	}

	private IndexWriter getWriter() throws Exception {
		return new IndexWriter(directory, new WhitespaceAnalyzer(),
				IndexWriter.MaxFieldLength.UNLIMITED);
	}

	protected int getHitCount(String fieldName, String searchString)
			throws IOException {
		IndexSearcher search = new IndexSearcher(directory);
		Term t = new Term(fieldName, searchString);
		Query query = new TermQuery(t);
		int hitcount = search.search(query, 1).totalHits;
		search.close();
		return hitcount;
	}

	public void testIndexWriter() throws Exception {
		IndexWriter writer = getWriter();
		assertEquals(ids.length, writer.numDocs());
		writer.close();
	}

	public void testIndexReader() throws IOException {
		IndexReader reader = IndexReader.open(directory);
		assertEquals(ids.length, reader.maxDoc());
		assertEquals(ids.length, reader.numDocs());
		reader.close();
	}

	public void testDeleteBeforeOptimize() throws Exception {
		IndexWriter writer = getWriter();
		assertEquals(2, writer.numDocs());
		writer.deleteDocuments(new Term("id", "1"));
		writer.commit();
		assertTrue(writer.hasDeletions());
		assertEquals(2, writer.maxDoc());
		assertEquals(1, writer.numDocs());
		writer.close();
	}

	public void testDeleteAfterOptimize() throws Exception {
		IndexWriter writer = getWriter();
		assertEquals(2, writer.numDocs());
		writer.deleteDocuments(new Term("id", "1"));
		writer.optimize();
		writer.commit();
		assertFalse(writer.hasDeletions());
		assertEquals(1, writer.maxDoc());
		assertEquals(1, writer.numDocs());
		writer.close();
	}

	public void testUpdate() throws Exception {
		assertEquals(1, getHitCount("city", "Amsterdam"));
		IndexWriter writer = getWriter();
		Document doc = new Document();
		doc.add(new Field("id", "1", Field.Store.YES, Field.Index.NOT_ANALYZED));
		doc.add(new Field("country", "Netherlands", Field.Store.YES,
				Field.Index.NO));
		doc.add(new Field("contents", "Den Haag has a lot of museums",
				Field.Store.NO, Field.Index.ANALYZED));
		doc.add(new Field("city", "Den Haag", Field.Store.YES,
				Field.Index.ANALYZED));
		writer.updateDocument(new Term("id", "1"), doc);
		writer.close();
		assertEquals(0, getHitCount("city", "Amsterdam"));
		assertEquals(1, getHitCount("city", "Den Haag"));//有空格,无法找到TODO
	}

}
下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 布线问题(分支限界算法)是计算机科学和电子工程领域中一个广为人知的议题,它主要探讨如何在印刷电路板上定位两个节点间最短的连接路径。 在这一议题中,电路板被构建为一个包含 n×m 个方格的矩阵,每个方格能够被界定为可通行或不可通行,其核心任务是定位从初始点到最终点的最短路径。 分支限界算法是处理布线问题的一种常用策略。 该算法与回溯法有相似之处,但存在差异,分支限界法仅需获取满足约束条件的一个最优路径,并按照广度优先或最小成本优先的原则来探索解空间树。 树 T 被构建为子集树或排列树,在探索过程中,每个节点仅被赋予一次成为扩展节点的机会,且会一次性生成其全部子节点。 针对布线问题的解决,队列式分支限界法可以被采用。 从起始位置 a 出发,将其设定为首个扩展节点,并将与该扩展节点相邻且可通行的方格加入至活跃节点队列中,将这些方格标记为 1,即从起始方格 a 到这些方格的距离为 1。 随后,从活跃节点队列中提取队首节点作为下一个扩展节点,并将与当前扩展节点相邻且未标记的方格标记为 2,随后将这些方格存入活跃节点队列。 这一过程将持续进行,直至算法探测到目标方格 b 或活跃节点队列为空。 在实现上述算法时,必须定义一个类 Position 来表征电路板上方格的位置,其成员 row 和 col 分别指示方格所在的行和列。 在方格位置上,布线能够沿右、下、左、上四个方向展开。 这四个方向的移动分别被记为 0、1、2、3。 下述表格中,offset[i].row 和 offset[i].col(i=0,1,2,3)分别提供了沿这四个方向前进 1 步相对于当前方格的相对位移。 在 Java 编程语言中,可以使用二维数组...
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在VC++开发过程中,对话框(CDialog)作为典型的用户界面组件,承担着与用户进行信息交互的重要角色。 在VS2008SP1的开发环境中,常常需要满足为对话框配置个性化背景图片的需求,以此来优化用户的操作体验。 本案例将系统性地阐述在CDialog框架下如何达成这一功能。 首先,需要在资源设计工具中构建一个新的对话框资源。 具体操作是在Visual Studio平台中,进入资源视图(Resource View)界面,定位到对话框(Dialog)分支,通过右键选择“插入对话框”(Insert Dialog)选项。 完成对话框内控件的布局设计后,对对话框资源进行保存。 随后,将着手进行背景图片的载入工作。 通常有两种主要的技术路径:1. **运用位图控件(CStatic)**:在对话框界面中嵌入一个CStatic控件,并将其属性设置为BST_OWNERDRAW,从而具备自主控制绘制过程的权限。 在对话框的类定义中,需要重写OnPaint()函数,负责调用图片资源并借助CDC对象将其渲染到对话框表面。 此外,必须合理处理WM_CTLCOLORSTATIC消息,确保背景图片的展示不会受到其他界面元素的干扰。 ```cppvoid CMyDialog::OnPaint(){ CPaintDC dc(this); // 生成设备上下文对象 CBitmap bitmap; bitmap.LoadBitmap(IDC_BITMAP_BACKGROUND); // 获取背景图片资源 CDC memDC; memDC.CreateCompatibleDC(&dc); CBitmap* pOldBitmap = m...
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