Google program AB程序的基本理解

这个是2017年机器人项目中涉及到的一点东西，虽然没有派上什么大用场，但是还是有必要在这里记录一下！

1. 初始化Bot
A. 配置各种路径，例如aiml，aimlif，config，set，map等的路径。
B. 创建各种graphmaster。有brain，inputgraph，learnfgraph，deletedgraph，patterngraph，unfinishedgraph。
C. 创建预处理器preProcessor，主要用于后期人机对话时，对用户的输入进行规范化处理。
D. loading config目录下的properties。
E. loading aiml set和map文件。
F. loading categories。【首先从aimlif中加载，若没有category，则从aiml中加载】
　　a. 逐个载入aiml文件，对该文件，将里面所有的category解析出来，都放入一个ArrayList里面。
　　b. 将ArrayList里面所有的category进行重新构建，每个category转换为一个Path的实例。
　　c. 将Path实例（一个链表，每个节点word值就是一个分词），添加到root【Nodemapper】数据结构里，形成一个图的部分。【root是一个森林，每棵树的根就是category里面的pattern的首个分词，注意，不重复】

2. 知识森林理解
A. Graphmaster里面，重点是承载知识森林的root节点，一个bot，root节点就是Nodemapper，他是一个基于map构建的树状数据结构。
B. Nodemapper重点在于String类型的key和一个HashMap类型的map。这个map的value部分也是一个Nodemapper。
C. 对于单知识点，则这个map用不上，直接用Nodemapper的value表示; 若加载的aiml知识库中的category存在多个不相同的分词，则会用map进行构建graphmaster。
D. 加载的aiml知识库中，有多少个category，则最终的知识森林graphmaster中就有多少个叶子节点，因为category实例最终都存储在graphmaster的叶子节点中。
E. 对最终的知识森林graphmaster进行节点统计中，DFS算法，其中有几个概念要明确：
　　a. nodeSize：通过当前node的分支数，统计graphmaster中有多少节点。
　　b. nodeCnt:直接统计node, 求出graphmaster中有多少节点。
　　c. n-ary：表示graphmaster中有多少个节点存在分支。

关于这个Program AB的程序，我通过大家懂的途径，获取到了，有需要的，可以找我！

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