c#词频统计命令行程序

这里将用c#写一个关于词频统计的命令行程序。

预计时间分配：输入处理3h、词条排序打印2h、测试3h。

实际时间分配：输入处理1h、词条排序打印2h、测试3h、程序改进优化6h。

下面将讲解程序的完成过程：

1. 首先是输入处理部分，我们需要递归地扫描文章中的单词，首先此程序中单词的定义如下：

• A word: a string with at least 3 English alphabet letters, then followed by optional alphanumerical characters.  Words are separated by delimiters. If a string contains non-alphanumerical characters, it’s not a word. Word is case insensitive, i.e. “file”, “FILE” and “File” are considered the same word.

  　　“file123” is a word, and “123file” is NOT a word.

  　　- Alphabetic letters:  A-Z, a-z.

  　　- Alphanumerical characters: A-Z, a-z, 0-9.

  　　- Delimiter: space, non-alphanumerical letters.

  　　- Each line has this format

　　所以我使用正则表达式来进行单词的匹配。

private static string matchpattern = @"\b[A-Za-z]{3,}[A-Za-z0-9]*|_\b[A-Za-z]{3,}[A-Za-z0-9]*";//单词正则表达式匹配模式

　　上式就满足了我的单次匹配模式，正则表达式的完整语法在这里就不再赘述，请读者自行百度。

　　*需要注意这里\b提供了匹配时单次前必须是非字母、非数字字符，以免123file中的file被匹配，但是这个词显然在当前定义下不符合。

　　之后使用Regex.Matches(source, matchpattern)方法，能够返回一个匹配类型match的数组以便后面操作。

• 在单词的处理上，我们选择了一个字典结构来进行存储相关的数据。

 private static Dictionary<string, wordnode> vocabcount = new Dictionary<string, wordnode>();
 //private static Dictionary<string, string> vocabword = new Dictionary<string, string>();

　　其中vocabcout将存储我们程序中所扫描的单次基数，以及在字母相同的多个单词中选择后存储的ASCII最小的单词。

　　*这里注释掉的vocabword字典，是我第一版代码的数据结构，我在最开始因为要存储计数和ASCII最小的单词，所以开了两个索引都为词条的lowcase的数据表来进行分别存储计数和单词，但是这样非常消耗内存，同时在遍历表的同时增加了算法复杂度，在之后的代码优化后进行了改进。

　　wordnode是我自己定义的一个结构，代码如下：

 class wordnode
     {
         public int count{get;set;}
         public string word {get; set;}
         public wordnode(int num,string word)
         {
            this.count=num;
             this.word=word;
         }
     }

　　可以看到wordnode内具有count和word两种属性。这样就能存储我们所需要的数据。

• 接下来我们将对每一个文件内的单次进行处理，runsta()函数代码如下：

 private void runsta()
         {   

             Regex reg=new Regex(matchpattern);
             if (option != )
             {
                 Match m = reg.Match(source, );
                 while (m.Success)
                 {
                     match_process(m.ToString());
                     m = reg.Match(source, m.Index + m.ToString().IndexOf(' '));
                 }
             }
             else
             {
                 foreach (Match m in reg.Matches(source))
                     match_process(m.ToString());
             }

         }

　　这里的第一个分支用于支持要进行连续的2-3个单词的识别，通过调整识别索引来进行识别不同的位置后的单词。

　　注意这里的match_process()函树是对一个词条进行处理的函数：

private void match_process(string tempword)
        {
            //foreach (Match m in Regex.Matches(source, matchpattern))

                string lowerword = tempword.ToLower();
                if (vocabcount.ContainsKey(lowerword))
                {
                    vocabcount[lowerword].count += ;
                    string temp = vocabcount[lowerword].word;
                    if (temp.CompareTo(tempword) < )
                        vocabcount[lowerword].word = tempword;
                }

                else
                {
                    vocabcount.Add(lowerword, new wordnode(, tempword));

                }

        }

　　代码简单易读，这里就完成对统计数据的存储。

• 接下来要完成对文件夹结构的遍历

　　我们需要对用户输入的文件夹路径进行递归遍历，于是递归代码如下：

　　

 /* public bool recursiverun(string path)
         {
             if (File.Exists(path))
             {
                 process_eacchfile(path);
             }

             else if (Directory.Exists(path))
             {
                 string[] filelist = Directory.GetFiles(path);
                 string[] dirlist = Directory.GetDirectories(path);
                 if(filelist.Length!=0)
                     foreach(string onefile in filelist)
                     {
                         foreach (string ext in oneext)
                         {
                             if(onefile.EndsWith(ext))
                             process_eacchfile(onefile);
                         }
                     }
                 if(dirlist.Length!=0)
                     foreach(string onedir in dirlist)
                     {
                     recursiverun(onedir);
                     }
             }
             else
                 return false;
             return true;
         }*/

　　*这里是我的第一版本的文件系统遍历的代码，代码对文件树进行深度遍历，在遍历同时进行文件处理，不仅因为递归算法内存和复杂度开销甚大，同是对各个临界值和条件的控制让算法非常脆弱，所以我在进行算法改进后换成了的以下的代码:

 String[] files = (Directory.EnumerateFiles(path, "*.*", SearchOption.AllDirectories)).Where(s => s.EndsWith(".txt") || s.EndsWith(".cpp") || s.EndsWith(".h") || s.EndsWith(".cs")).ToArray();

　　这段代码易用准确，将遍历部分和处理部分分割开来，减少内存开销和算法复杂度。

　　以上，我们就将单词的匹配、单词数据的处理、文件系统的遍历功能完成了。此外，对于每个文件的可读有效性，路径有效性的函数在此就不再赘述。

　 2.再者是数据处理部分，即将统计数据排序打印

• 将字典项进行排序输出，代码如下：

 var item = vocabcount.OrderByDescending(r => r.Value.count).ThenBy(r => r.Value.word);
             //List<KeyValuePair<string, wordnode>> myList = new List<KeyValuePair<string, wordnode>>(vocabcount);
             //myList.Sort(delegate(KeyValuePair<string, wordnode> s1, KeyValuePair<string, wordnode> s2)
             //{

              //   return s1.Value.word.CompareTo(s2.Value.word);

            // });

　　这里列举了两种效果相同的算法，都会将字典项先按计数降序再按字典序升序排列。

　　*这里发现c#本身的compareto算法比较输出与ASCII比较相反，所以我在存储单词的时候取了反，在这里直接按着字典序排列，就有可能一些大写字母单词排在小写的后面，但这就是c#的字典序，所以我不选择去修改它了。核心代码就是以上，所以关于输出的函数在这里不做赘述。

　　3.测试用例

　　3.1测试单词识别：

　　　　file123 fie 123file

　　3.1测试结果：

　　　　<fie>:1
　　　　<file123>:1

　　3.2测试文本或文件树为空：

　　　　void

　　3.2测试结果：

　　　　void

　　3.3测试单词大小写识别和存储问题：

　　　　file File

　　3.3测试结果：

　　　　<File>:2

　　3.3测试单词排序：

　　　　FILE file ASD asd asD ASC asc ASc

　　3.3测试结果：

　　　　<ASC>:3

　　　　<ASD>:3

　　　　<FILE>:2

　　3.4测试连续两个单词的识别：

　　　　how are you are you

　　3.4测试结果：

　　　　<are you>:2

　　　　<how are>:1

　　　　<you are>:1

　　3.5测试连续三个单词的识别;

　　　　how are you doing ine these days

　　3.5测试结果：

　　　　<are you doing>:1

　　　　<doing ine these>:1

　　　　<how are you>:1
　　　　<ine these days>:1
　　　　<you doing ine>:1

　　3.6测试文件选择：

　　3.6测试结果：

　　　　只有txt、h、cpp、cs的文件可以被阅读

　　3.7测试路径无效的情况

　　3.7测试结果:

　　　　控制台显示不存在此文件或文件夹，请重新输入

　　3.8测试分隔符：

　　　　horweefa[]youw

　　3.8测试结果：

　　　　<horweefa>:1

　　　　<youw>:1

　　3.9测试连续两个单词的排序：

　　　　how are you are you

　　3.9测试结果：

　　　　<are you>:2

　　　　<how are>:1

　　　　<you are>:1

　　3.10测试大文件：

　　　　见最后一张性能截图，结果正确性能如下。

　　4.性能分析

　　

　　 这里是内存分析的图。

　　这里是时间分析的图，因为递归和处理算法的分离，使得递归过程更快速，程序的瓶颈在处理过程和存储数据结构上，之前使用sorteddictionary非常慢，我将数据结构改为dictionary，速度提升了一个数量级。如果需要继续提高数据结构的效率可能可以参考trie树，这里不做赘述，不过经过分析我觉得应该没有什么较大的区别。

　　5.收获

　　这次项目让我学会了熟练的使用正则表达式、LINQ、dictionary等语法，更会通过code analysis去分析代码的内存消耗和算法瓶颈，让我受益匪浅，而且写blog将自己的思路写下来，能够在社区里与他人交流，是一种全新的学习方式，希望在这里的印记能够为他人提供方便。