XJTUSE 数据结构与算法第三次作业—

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任务2

题目

在使用很多文字编辑软件时，都有对所编辑的文稿进行搜索的功能。当文稿内容的数据量比较大时，检索的效率就必须要进行考虑了。利用任务 1 中构建的 BST 数据结构，可以比较有效地解决这个问题。将文稿中出现的每个单词都插入到用 BST 构建的搜索表中，记录每个单词在文章中出现的行号。

本次实验准备了一篇英文文稿，文件名为 article.txt1，请按照上面的样例根据该 article.txt 中的内容构建索引表，并将索引表的内容按照单词的字典序列输出到 index_result.txt 文件中。

在构建 BST 中的结点数据时，请认真思考记录行号的数据类型，如果可能，尽可能使用在之前实验中自己构建的数据结构，也是对之前数据结构使用的一种验证。

数据设计

直接使用问题一自己构建的BSTTree即可，只需要有一点注意的，我们需要一个额外的方法insert2，解释如下：

/**
@Precondition 二叉查找树未满。
Key和value不能为null。
@Postcondition 向二叉查找树中插入一个新元素(包括键和值)。
如果树中已经存在具有相同键值的元素，则将使用newElement的value字段加入该元素的value字段。例如，原来的value是a，新的value是b，那么树中的value就是a b
@return none
*/
public void insert2(K key, V value);

具体的实现方法其实就是，当新加入的键值对的键在树中存在的话，那么不是更新对应的值，而是把值加入原来的值中。

@Override
public void insert2(K key, V value) {
if (key == null) {
throw new NullPointerException("Key cannot be null");
}
if (value == null) {
throw new NullPointerException("Value cannot be null");
}
root = doInsert2(root, key, value); // 更新根节点
}
private BSTNode<K, V> doInsert2(BSTNode<K, V> node, K key, V value) {
if (node == null) {
return new BSTNode<>(key, value, null, null); // 创建新节点并返回
}
if (key.compareTo(node.key) < 0) {
node.left = doInsert2(node.left, key, value); // 递归插入左子树
} else if (key.compareTo(node.key) > 0) {
node.right = doInsert2(node.right, key, value); // 递归插入右子树
} else {
String oldValue = node.value.toString();
String newValue = value.toString();
node.value = (V) (oldValue + " " + newValue); // 将新值添加到现有值的后面，并添加空格
}
return node;
}

@Override
public void insert2(K key, V value) {
if (key == null) {
throw new NullPointerException("Key cannot be null");
}
if (value == null) {
throw new NullPointerException("Value cannot be null");
}
root = doInsert2(root, key, value); // 更新根节点
}
private BSTNode<K, V> doInsert2(BSTNode<K, V> node, K key, V value) {
if (node == null) {
return new BSTNode<>(key, value, null, null); // 创建新节点并返回
}
if (key.compareTo(node.key) < 0) {
node.left = doInsert2(node.left, key, value); // 递归插入左子树
} else if (key.compareTo(node.key) > 0) {
node.right = doInsert2(node.right, key, value); // 递归插入右子树
} else {
String oldValue = node.value.toString();
String newValue = value.toString();
node.value = (V) (oldValue + " " + newValue); // 将新值添加到现有值的后面，并添加空格
}
return node;
}

算法设计

算法与第一问也有很多相似之处，依旧是逐行读取，设置一个lineNumber记录行数，每行针对每一个单词进行提取，将提取出来的单词和对应的行数用Insert2方法插入树中即可，有一个关键点在于，如何屏蔽标点符号如“,”,“.”但是保留类似Tom’s 的单词。可以用正则表达式来匹配和提取单词。

正则表达式 [a-zA-Z]+(?:'[a-z]+)? 中，[a-zA-Z] 匹配任意一个字母（大小写不限）；+ 表示前面的模式可以出现一次或多次，即匹配一个或多个字母；(?:'[a-z]+)? 是一个非捕获组，用于匹配以撇号 ' 开头，后面跟着一个或多个小写字母的模式；(?: ... ) 表示一个非捕获组，? 表示这个组出现零次或一次。

private static <K extends Comparable<K>, V> void executeCommand(BSTTree<K, V> bstTree, String line , String lineNumber) throws IOException {
Pattern pattern = Pattern.compile("[a-zA-Z]+(?:'[a-z]+)?"); // 匹配英语单词的正则表达式模式
Matcher matcher = pattern.matcher(line);
while (matcher.find()) {
String word = matcher.group();
bstTree.insert2((K) word, (V) lineNumber);
}
}

运行结果展示

图3 index_result文件测试结果（部分）

总结和收获

第一次了解正则表达式并且运用，感觉其实没太搞懂，还要继续努力。

附录：

任务2

BSTTree新增的方法insert2：

@Override
public void insert2(K key, V value) {
if (key == null) {
throw new NullPointerException("Key cannot be null");
}
if (value == null) {
throw new NullPointerException("Value cannot be null");
}
root = doInsert2(root, key, value); // 更新根节点
}
private BSTNode<K, V> doInsert2(BSTNode<K, V> node, K key, V value) {
if (node == null) {
return new BSTNode<>(key, value, null, null); // 创建新节点并返回
}
if (key.compareTo(node.key) < 0) {
node.left = doInsert2(node.left, key, value); // 递归插入左子树
} else if (key.compareTo(node.key) > 0) {
node.right = doInsert2(node.right, key, value); // 递归插入右子树
} else {
String oldValue = node.value.toString();
String newValue = value.toString();
node.value = (V) (oldValue + " " + newValue); // 将新值添加到现有值的后面，并添加空格
}
return node;
}

任务2的FileTest：

package Homework02;
import Homework01.BSTTree;
import java.io.*;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;
public class FileTest {
private static PrintWriter writer;
public static void main(String[] args) throws IOException {
BSTTree<String, String> bstTree = new BSTTree<>();
FileReader fileReader = new FileReader("D:\\develop\\projects\\dataStructure\\homework03\\file\\homework3_article.txt");
BufferedReader br = new BufferedReader(fileReader);
writer = new PrintWriter(new FileWriter("D:\\develop\\projects\\dataStructure\\homework03\\file\\index_result.txt")); // 创建PrintWriter对象，并将输出定向到文件
String line;
int lineNumber = 0;
while ((line = br.readLine()) != null) {
lineNumber++;
String str = Integer.toString(lineNumber);
executeCommand(bstTree, line, str);
writer.flush(); // 刷新PrintWriter的缓冲区
}
bstTree.printInorder(writer);
writer.close(); // 在循环结束后关闭PrintWriter对象
}
//泛型方法
private static <K extends Comparable<K>, V> void executeCommand(BSTTree<K, V> bstTree, String line , String lineNumber) throws IOException {
Pattern pattern = Pattern.compile("[a-zA-Z]+(?:'[a-z]+)?"); // 匹配英语单词的正则表达式模式
Matcher matcher = pattern.matcher(line);
while (matcher.find()) {
String word = matcher.group();
bstTree.insert2((K) word, (V) lineNumber);
}
}
}