搜索引擎开发笔记三

本文详细介绍了Lucene中的核心组件Document和Field。Document用于表示逻辑文件,作为数据源的集合向Lucene提供文本内容;Field则代表数据源的属性,如是否存储、索引和分词等。文中通过示例展示了如何创建和操作这些组件。

        生命就像一盒巧克力,你永远不知道下一颗是什么滋味。——《阿甘正传》 

        消失了一周,我又回来了。。。

        上回书说了Lucene的两个最重要的两个类Document和Field。Document的意义为文档,在Lucene,它代表一种逻辑文件。Lucene无法直接为物理文件建立索引。有时利用Document来与物理文件建立对应关系。但是,更多时候,Document和物理文件没有关系,它作为一种数据源的集合,向Lucene提供原始的要索引的文本内容。在Lucene中,数据源是有一个被称为Field的类来表示的。Field可以理解为关系型数据库的字段。而Document就是一条记录。每个字段有各种属性,Field同样也有很多属性。

       数据源的属性有三种:是否存 是否索引 是否分词

       Document的内部实现,它主要对Field的信息进行记录和管理的作用,以遍Lucene遍历所有Field信息。在Document内部,Field保存在一个Vector类型的对象数组中。

代码如下

//为Document加入一个Field,这个也是最常用的方法
public final void add(Field field)

//删除一个Field
public final void removeField(String name)

//删除多个Field,这些Field的名字都相同
public final void removeFields(String name)

//根据一个Field的名称来获取它的实例,如果有多个Field的名称一样就返回第一个Field的信息
public final Field getField(String name)

//取出Field的值,也就是数据源的值
public final String get(String name)

//得到一个所有的Field的枚举
public final Enumration fields()

//根据名称得到一个Field的数组
public final Field[] getFields(String name)

//根据名称得到一个Field的值的数组
public final String[] getValue(String name)

当需要在Document中添加一个Field时

加如下代码

//构建一个Document对象
Document doc = new Document();

//构建四个Field
Field f1 = new Field("name1","value1",Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED);
Field f1 = new Field("name2","value2",Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED);
Field f1 = new Field("namE3","value3",Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED);
Field f1 = new Field("name4","value4",Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED);

//依次将Field加入Document中
doc.add(f1);
doc.add(f2);
doc.add(f3);
doc.add(f4);


Field的内部实现在Lucene2.0之前,只有三个布尔型变量以此标明Field的3种属性

//是否储存
private boolean isStored = false;
//是否索引
private boolean isIndexed = true;
//是否分词
private boolean isTokenized = true;

 

而在Lucene2.0版本中

实现代码如下


 

/**
 * 表示Field的存储属性
 */
public static final class Store extends Parameter implements Serializable
{
	private Store(String name){
		super(name);		
	}
	//Field被压缩储存
	public static final Store COMPRESS = new Store("COMPRESS");
	//Field被存储
	public static final Store YES = new Store("YES");
	//Field不被存储
	public static final Store NO = new Store("NO");
}
/**
*表示Field的索引属性
*/
public static final class Index extends Parameter implements Serializable
{
	private Index(String name){
		super(name);
	}	
	//Field不索引
	public static final NO = new Index("NO");
	//Field被分词后索引
	public static final Index TOKENIZED = new Index("TOKENIZED");
	//Field不分词索引
	public static final Index UN_TOKENIZED = new Index("UN_TOKENIZED");
	//不使用Analyzer来索引Field
	public static final Index NO_NORMS = new Index("NO_NORMS");
}

上述两个静态内部类Store和Index描述了Field的所有属性,它们分别表示Field的存储方式和索引方式。

Store类有3个公有的静态属性

1.Store.NO:表示该Field不需要存储

2.Store.YES:表示该Field需要存储

3.Store.COMPRESS:表示使用压缩方式来保存这个Field的值

Index类有4个公有的静态属性

1.Index.NO:表示该索引不需要存储,即用户不需要去查找该Field的值

2.Index.TOKENIZED:表示该Field先被分词再索引

3.Index.NO_NORMS:表示不对该Field进行分词,但是不使用Analyzer,同时禁止它参加评分,主要是减少内存的消耗

 

Field类的构造方法

五种公有构造方法,来构造Field对象

public Field(String name,String value,Store stroe,Index index)
public Field(String name,String value,Store store,Index index,TermVector termVector)
public Field(String name,Reader reader)
public Field(String name,Reader reader,TermVector termVector)
public Field(String name,byte[] value,Store store)


name是指这个Field的名称,在为Field添加值时,有三种方式

1.直接的字符串方式

2.使用Reader从外部传入

3.使用直接的二进制byte传入

下面演示如何为图书馆构建Document和Field

Document bookdoc = new Document();

//创建书号Field
Field bookNo = new Field("booknumber","FB7654321",Field.Store.YES,Field.Index.UN_TOKENIZED);

//创建书名Field
Field bookName = new Field("bookname","海的女儿",Field.Score.YES,Field.Index.UN_TOKENIZED);

//创建作者Field
Field author = new Field("author"+"匿    名"+Field.Store.YES,Field.Index.UN_TOKENIZED);

//创建发行日期Field
Field publicdate = new Field("publishdate"+"1993-05-24",Field.Store.YES,Field.Index.NO);

//创建摘要Field
Field bookabstract = new Field("abstract","海的女儿很好看。",Field.Store.NO,Field.Index.TOKENIZED);

//创建价格FIeld
Field bookabstract = new Field("price","25.00",Field.Store.YES,Field.Index.NO);

//把所有的Field加入到Document中
bookdoc.add(bookNo);
bookdoc.add(bookName);
bookdoc.add(author);
bookdoc.add(publishdate);
bookdoc.add(bookabstract);
bookdoc.add(price);


 

欧了,今天到这吧。

 

 

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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