小玩具——单词词频统计

小玩具——单词词频统计

该程序是在我学习JAVA过程中的一个偶然想法，距离现在很久了，现在回顾一下这个程序的编写过程，有一天我正在背CET-4单词，实在是很煎熬啊，看着好厚一本俞敏洪的CET-4，我实在是感到很不开心，背着背着，我在想如果能够找出所有从2000年到本年的卷子中的单词频率，是否会使背单词容易些？我简单在大脑中“验证”了一下设计方法，验证通过，也许是不想背单词，我立刻被这个很好的不背单词“借口”所打动，立刻奔向实验室，开始编码。

最终的编码结果：

处理的源文件截图：

最终的处理结果（2003年9月四级试题）：

正如大家所看到，输入文件为：从网上下载的不加修改的试题，输出为处理好的，对于每一种出现的英文单词的词频，[单词 该单词词频]

现在我们来回顾一下制作过程，我也是时隔很久之后来回忆，尽力全面，也对该程序做一个反思：

最初的设计，是使用数据库来存储词频的，为什么用数据库呢，因为当时正在学习数据库，我就现学现用，因此我使用了MYSQL数据库来存储每一个单词的词频变化，最终寄希望于在数据库中生成一个每个单词的词频统计数据。

当时我建立了一个表，该表极为简单，只有两列：单词，词频。这样做显然也是很简单的，我只需要做 查找、修改和更新的操作。而大部分的程序就不需要我自己写了，好懒啊~！

首先，我来呈现一下当时的想法：

1、对文本中非英语的一切字符进行过滤，只留下英语和必要的空格（标点符号换成空格，空格能够区分不同单词，同时对于英语中特别的字符要加以处理）

2、过滤出单词

3、对单词首先在数据表中“查找”操作，如果存在，则更新值，如果不存在，则插入值。

4、寻找合适的呈现方法，将最终的数据呈现出来，表格、文件等

此想法是非常不错的，但是在实施过程中，遇到了一个棘手的问题，在对单个年份的文档进行处理的时候是可以的，但是对于数十年的文档处理时候，会报一个数据库连接池到达最大连接数的错误。

在该错误出现后，对该错误进行反复测试，发现为可重现错误，首先对自己的程序进行检查，尽量再次优化减少存储数据库的次数（当然想到了再次建立内存中的检索模型，但是一旦这样做，我可不能偷懒了，这又不是商业项目，我只是想要结果而已），我修改了数据库连接池的参数，仍然出现问题，而且出现问题的连接次数我做过统计，似乎浮动于某个固定值（此值目前已忘记），因此可以认为是一个固定限制，而且影响该次数的应该不止有我的程序，否则不会出现浮动的现象。

考虑到win系统看待连接数据库的方式，我认为应该与系统有关，因此查阅网络上有关连接数据库的相关资料，特别是系统方面的相关资料，发现是winxp系统对于连接数据库有上限的，根据我所使用的XP系统的版本，我按照微软官方的方法进行调整，但是调整后没有效果，调整后重新启动，仍然没有效果……，查看网络上有些人遇到了跟我一样的问题，调整后仍然无法解决，所以看来这个懒是没法偷了。

考虑更改软件的设计，不采用数据库来存储了，经历这个事件，对数据库的练习还是实现了其价值的，现在就关心怎么出结果。

不使用数据库，首先我想到了构建一组内存结构，其实也很简单，主要构造一个类，用来存储word和词频，只需要两个变量，由于我只是用于一次，可以不考虑数据封装，只是用public来限制变量，但是我想，更好的方法是不建立类，直接使用Map，在JAVA中这些容器非常好用，而且速度也非常快，我选择HashMap。MAP本身就是“键-值”类型，键用来存储word，值用来存储词频，哈哈偷懒成功。

所以后来程序的设计为：

1、对文本中非英语的一切字符进行过滤，只留下英语和必要的空格（标点符号换成空格，空格能够区分不同单词，同时对于英语中特别的字符要加以处理）

2、过滤出单词

3、对单词首先在MAP中“查找”操作，如果存在，则更新值，如果不存在，则插入值。

4、寻找合适的呈现方法，将最终的数据呈现出来，表格、文件等

其实就是一个小玩具而已，现在给出核心代码（很早前写的代码，不足之处请包涵）：

变量设定：

Map map=new HashMap();   File inputStr=new File(from);  //打开输入文件   File outputStr=new File(dest); //建立输出文件FileInputStream fi=new FileInputStream(inputStr); //输入流FileWriter fwout=new FileWriter(outputStr);  //输出流我很偷懒的占用内存来作恶了，哈哈。现在来看这里不能这样做，我们可以读入一段处理一段，建立两个对称大小的缓冲区，灵活使用，防止由于缓冲区大小不够造成单词被截断的情况发生： byte[] c=new byte[5500000];  //字符集合过滤出单词：for(int i=0;i<c.length;i++){if((65<=c[i]&&c[i]<=90)||(97<=c[i]&&c[i]<=122)||c[i]==32||c[i]==39||c[i]==46||c[i]==44)if(c[i]==32) {String tmp=str.substring(p, i);String retmp=tmp.trim();if(!retmp.equals("")){             frontstr+=retmp;if (map.get(retmp)==null){        map.put(retmp, 1);}else{int old=Integer.parseInt(map.get(retmp).toString());map.put(retmp, old+1);}p=i;}}}输出(包含排序，词频最大在前)：Set set=map.keySet();while(!map.isEmpty()){int max=0,point=0;Object[] keySet=set.toArray();for(int i=0;i<keySet.length;i++){if (Integer.parseInt(map.get(keySet[i]).toString())>=max) {max=Integer.parseInt(map.get(keySet[i]).toString());point=i;}         }