Lucene_demo05_内存索引和文件索引

本文介绍如何使用Lucene实现内存索引与文件索引的整合,包括内存索引的特点及其与文件索引的区别,并展示了如何将两者结合使用以提高效率。
[size=xx-large][color=orange][b]Lucene_demo05_内存索引和文件索引[/b][/color][/size]

[b]内存索引库:[/b]数据是临时的、访问速度比文件索引库要快、索引库中的数据不能存放太多、内存索引库和文件索引库能结合在一起
[b]两个或者两个以上的索引库的合并:[/b]
如果是内存索引库,直接调用构造函数进行合并就可以了 内存索引库中。也可以调用addIndexesNoOptimize进行合并
如果是文件索引库,调用addIndexesNoOptimize进行合并,该方法可以接受多个索引库



public class RamIndex {
/**
* 内存索引库
*/
@Test
public void testRAM() throws Exception {
// 创建了内存索引库
Directory directory = new RAMDirectory();
IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, LuceneUtils.analyzer, MaxFieldLength.LIMITED);
Article article = new Article();
article.setId(26L);
article.setTitle("NBA总冠军");
article.setContent("LBJ和韦德能带领热火在2013赛季拿到NBA总冠军吗");
Document document = DocumentUtils.article2Document(article);
indexWriter.addDocument(document);
indexWriter.close();
this.showData(directory);
}

/**
* 内存索引库和文件索引库的结合
*/
@Test
public void testRamIndexAndFileIndex() throws Exception {
Directory fileDirectory = FSDirectory.open(new File("./indexDir"));// 创建两个索引库
Directory ramDirectory = new RAMDirectory(fileDirectory);

// 内存索引
IndexWriter ramIndexWriter = new IndexWriter(ramDirectory, LuceneUtils.analyzer, MaxFieldLength.LIMITED);// 这个ramIndexWriter是针对内存索引库
Article article = new Article();
article.setId(26L);
article.setTitle("热火赢了总冠军");
article.setContent("哈哈,热火终于赢了,果然不负众望!!");
Document document = DocumentUtils.article2Document(article);
ramIndexWriter.addDocument(document);
ramIndexWriter.close();

// 文件索引
IndexWriter fileIndexWriter = new IndexWriter(fileDirectory, LuceneUtils.analyzer, true, MaxFieldLength.LIMITED);// fileIndexWriter对应的索引库是fileDirectory
fileIndexWriter.addIndexesNoOptimize(ramDirectory);// 把内存索引库的信息写入到文件索引库addIndexesNoOptimize
fileIndexWriter.close();

// 经过两个索引操作后,输出最后的数据
this.showData(fileDirectory);
}

/**
* 当应用程序启动的时候,直接和内存索引库交互,当程序快结束的时候,把内存索引库中的内容追加到文件索引库中
*/
@Test
public void testRamIndexAndFileIndex2() throws Exception {
// 内存索引
Directory directory = new RAMDirectory();
IndexWriter ramIndexWriter = new IndexWriter(directory, LuceneUtils.analyzer, MaxFieldLength.LIMITED);
Article article = new Article();
article.setId(27L);
article.setTitle("热火赢了总冠军");
article.setContent("哈哈,热火终于赢了,果然不负众望!!");
Document document = DocumentUtils.article2Document(article);
ramIndexWriter.addDocument(document);
ramIndexWriter.close();

// 文件索引
Directory fileDirectory = FSDirectory.open(new File("./indexDir"));
IndexWriter fileIndexWriter = new IndexWriter(fileDirectory, LuceneUtils.analyzer, MaxFieldLength.LIMITED);
fileIndexWriter.addIndexesNoOptimize(directory);
fileIndexWriter.close();

// 经过两个索引操作后,输出最后的数据
this.showData(fileDirectory);
}

// 公共输出类
private void showData(Directory directory) throws Exception {
IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(directory);
QueryParser queryParser = new MultiFieldQueryParser(Version.LUCENE_30, new String[] { "title", "content" }, LuceneUtils.analyzer);
Query query = queryParser.parse("总冠军");
TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 50);
ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;
List<Article> articleList = new ArrayList<Article>();
for (int i = 0; i < scoreDocs.length; i++) {
Document document = indexSearcher.doc(scoreDocs[i].doc);
Article article = DocumentUtils.document2Article(document);
articleList.add(article);
}

// 输出查询出来的索引对象
for (Article article : articleList) {
System.out.println(article.getId());
System.out.println(article.getTitle());
System.out.println(article.getContent());
}
}
}
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型改进思路。; 阅建议:建议者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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