lucene入门

(1)创建索引

package com.lucene.index;

import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.List;

import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.document.Field;
import org.apache.lucene.document.Field.Index;
import org.apache.lucene.document.Field.Store;
import org.apache.lucene.index.CorruptIndexException;
import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
import org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig;
import org.apache.lucene.store.Directory;
import org.apache.lucene.store.LockObtainFailedException;
import org.apache.lucene.store.SimpleFSDirectory;
import org.apache.lucene.util.Version;

import com.lucene.vo.ProductList;

public class CreateIndex {

    public void createIndex(List<ProductList> pList,String path){
        Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_31);
        IndexWriterConfig indexWriteConfig = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_31, analyzer);
        IndexWriter indexWriter = null ;
        try {
            Directory  directory = new SimpleFSDirectory(new File(path));
             indexWriter = new IndexWriter(directory, indexWriteConfig);
            for (ProductList productList : pList) {
                Document document = new Document();
                Field id = new Field("id",productList.getId().toString(),Store.YES,Index.ANALYZED);
                Field productName = new Field("productName", productList.getProductName(), Store.YES, Index.ANALYZED);
                Field productPrice = new Field("productPrice", productList.getProductPrice().toString(), Store.YES, Index.NOT_ANALYZED);
                Field catalogName = new Field("catalogName", productList.getCatalogName(),  Store.YES, Index.ANALYZED);
                document.add(id);
                document.add(productName);
                document.add(productPrice);
                document.add(catalogName);
                indexWriter.addDocument(document);
            }
            indexWriter.commit();
        } catch (CorruptIndexException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (LockObtainFailedException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }finally{
            try {
                indexWriter.close();
            } catch (CorruptIndexException e) {
                e.printStackTrace();
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

(2)读索引

package com.lucene.index;

import java.io.File;
import java.io.IOException;

import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.document.Field.Store;
import org.apache.lucene.index.IndexReader;
import org.apache.lucene.queryParser.MultiFieldQueryParser;
import org.apache.lucene.queryParser.ParseException;
import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;
import org.apache.lucene.search.Query;
import org.apache.lucene.search.ScoreDoc;
import org.apache.lucene.store.FSDirectory;
import org.apache.lucene.util.Version;

public class SearchIndex {
    public void search(String indexPath,String[] field,String quaryString){
        FSDirectory directory = null ;
        try {
            directory = FSDirectory.open(new File(indexPath));
            IndexReader reader = IndexReader.open(directory);
            IndexSearcher search = new IndexSearcher(reader);
            Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_31);
            MultiFieldQueryParser queryParse = new MultiFieldQueryParser(Version.LUCENE_31, field, analyzer);
            Query query = queryParse.parse(quaryString);
            ScoreDoc[] scoreDocs = search.search(query, 1000).scoreDocs;
            System.out.println("找到的记录条数:"+scoreDocs.length);
            for (ScoreDoc scoreDoc : scoreDocs) {
                Document document = search.doc(scoreDoc.doc);
                System.out.println(document.get("id")+":"+document.get("productName")+":"+document.get("productPrice")+":"+document.get("catalogName"));
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (ParseException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        
    }

}




内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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