ansj原子切分和全切分

ansj第一步会进行原子切分和全切分，并且是在同时进行的。
所谓原子,是指短句中不可分割的最小语素单位。例如，一个汉字就是一个原子。
全切分，就是把一句话中的所有词都找出来，只要是字典中有的就找出来。例如，“提高中国人生活水平”包含的词有：提高、高中、中国、国人、人生、生活、活水、水平。
接着以“提高中国人生活水平”为例，调用ansj标准分词：

String str = "提高中国人生活水平" ;
Result result = ToAnalysis.parse(str);
System.out.println(result.getTerms());

Analysis类的analysisStr(String temp)会对几句话进行分词。先不考虑用户自定义词典，直接看这两几代码：

if (startOffe < gp.chars.length ) {
    analysis(gp, startOffe, gp.chars.length);
}

经过这里的analysis处理后，就完成了原子切分和全切分，如下图所示：

其中，terms[0]是“提”，terms[0].next是“提高”。由于“提高中”不再是个词，所以terms[0].next.next是null。

类似的，terms[1]是“高”，terms[1].next是“高中”，terms[1].next.next是null。
至于terms[9]为什么是null，这是因为“水平”是个词，但可以继续，比如“水平面”、“水平线”；而且，“平”也可以继续，比如“评价”、“平凡”。如果把例句换成“提高中国人民生活水平啊”，就不会出现null。这里先不做深入讨论。
看着一行行代码，挺多挺复杂的。真正debug一遍，发现很多代码都执行不到。看来有大量的代码，是用来处理少数特殊情况的。

涉及到的几个类及基本介绍（只看与本节内容相关的属性和方法，不然太多了）：
1、Analysis
基本分词+人名识别的一个抽象类。
（1）、analysis(Graph gp, int startOffe, int endOffe)
该方法用于对一句话进行分词。
对于switch语句switch (status(chars[i]))，
case 4:英文字母
case 5:阿拉伯数字或者小数点
以上两种情况，处理逻辑都比较简单，重头戏是default。
在default中，start是本轮分词的起始位置，end是本轮分词的终止位置。start和end之间只能是汉子或者标点符号。先下面这几行核心代码：

gwi.setChars(chars, start, end);
while ((str = gwi.allWords()) != null) {
    Term term = new Term(str, gwi.offe, gwi.getItem());
    gp.addTerm(term);
}

这几行代码就实现了将一句汉语，一个一个地分词。每分出一个词，就实例化一个Term，并加入到图（也就是变量gp）中。实例化Term的参数，str是该词的汉字表示；gwi.offe是该词在句子中起始位置的偏移量（这个参数很重要，保证了新的Term可以被插入正确的位置。）；gwi.getItem()是该词在字典中的一些信息。

ansj的早期版本，只有上面这几行代码。目前的版本（5.1.2）多了下面这几行代码：

int len = term.getOffe() - max;
if (len > 0) {
	for (; max < term.getOffe();) {
		gp.addTerm(new Term(String.valueOf(chars[max]), max, TermNatures.NULL));
		max++;
	}
}

这是为了强行将不能为词的单字，插入到terms。
我们可以把上面几行代码注释，然后以“深圳市碧荔花园”为例进行切分，analysis处理后结果如下：

注意上图中，terms[7]是null。正常情况下，terms[7]应该是荔。荔在核心字典中的信息如下：
33620 荔 122986 -1 1 null
state是1，也就是说，“荔”不能单字为词（比如可以组成“荔枝”这个词）。但是“碧荔花园”是个小区名，“荔”不能为词，“荔花”根本就不是个词。这会导致while ((str = gwi.allWords()) != null)这里获取分出的词时，直接跳过“荔”。

上面列出的那几行代码，就是为了解决这种歌特殊情况，解决terms[7]是null的问题。
而在后面这段代码：

int len = end - max;
if (len > 0) {
	for (; max < end;) {
		gp.addTerm(new Term(String.valueOf(chars[max]), max, TermNatures.NULL));
		max++;
	}
}

解决的是“荔”这种不能为词的单字，位于句尾的情况。例如“深圳市碧荔花园荔荔荔荔荔”这句话。

这印证了我上面说过的那句话吧，有大量的代码，是用来处理少数特殊情况的。

2、GetWordsImpl
该类用于从核心字典（core.dic）中获取词语。
（1）、chars
该属性是一个char型数组，存储了待分词的句子，如下所示：

（2）、offe
该属性表示当前词起始位置的偏移量，是public类型的，可用于外部访问。
例如“深圳市人民政府。”这句话，“深”、“深圳”、“深圳市”三个词的offe都是0。
与offe对于的，还有可以private类型的start，也是当前词起始位置的偏移量。当一个词语结束时，start会比offe多1。
（3）、getStatement()
实现了对双数组前缀树的查询。查询某字或词在核心字典（core.dic）中的状态。
0代表这个字不在词典中。
1代表这还不是个词，需要继续。例如：102029 如日中 79205 140442 1 null
2表示这是个词，但是还可以继续。例如：96274 囫囵 74746 22251 2 {d=0}
3表示这已经是个词了，后面不能继续了。例如：102819 姗姗来迟 65536 102815 3 {i=2}
其中，标点符号的状态也是3。
（4）、allWords()
根据待分词的句子（也就是上面提到的chars属性），一个一个地返回分出的词语。
for (; i < charsLength; i++)这个for循环的i是这个类的属性，并不是一个临时变量，从而实现一个一个地返回分出的词语。
注意这个switch语句：switch (getStatement())
case 0：表示字典中没有这个词。这有两种情况：
1、这是个单字，直接返回这个单子即可，从下一个位置为起点继续分词。
2、这不是个单子，例如“人生活”这个词，在字典中是没有的。这时什么也不返回，从下一个位置为起点去分词。
至于遇到“如日中”这种词，getStatement()返回的是1，switch语句不对这种情况做任何处理，需要接着向后查找。
3、Graph
该类实现了一个图（大学时没好好学图论，没想到应用在这里的）。后面学习最短路径的构建过程时，再来详细讨论这里吧。