Github項目地址

https://github.com/ljjy/personal-project

PSP表格

解題思路：

實現基本功能：

• 統計文件的字符數：按行讀入字符串，記錄每行的字符串長度，最後再加上換行符的個數，得到總字符數。
• 統計文件的有效行數： 因為是按行讀入字符串，對每一行進行遍歷，如果到行尾還沒有遇到非空白字符，就說明該行是非有效行數，反之就是有效行數。
• 統計文件的單詞總數： 因為是按行讀入字符串，對每一行進行遍歷，在確定前四個連續字符是字母的情況下，接著往後遍歷字符直到遇到分割符、換行符等，這就找到了一個單詞，然後從剛剛遇到的分割符後一個字符開始，繼續遍歷。
• 統計文件中單詞詞頻: 創建一顆字典樹，把每個單詞按字典序插入樹中，字典樹結點包含3個變量，該單詞個數，該單詞本身，該結點的子結點。然後遍歷單詞數組，同時維護一個大小為10的優先隊列(單詞個數小的排在隊列前面，單詞個數一樣的，單詞字典樹大的排在前面)。

具體實現：

部分代碼

trie_node* FrequentWordCount()
{
    int flag = 1;
    sort(Words,Words+ct);
    trie root = create_trie_node();
    for(int i=0;i<ct;i++)
    {
        trie_insert(root,Words[i]); //建立字典樹
    } 
    
    for(int i=0;i<ct;i++)       //遍歷單詞數組
    {
        int ct = trie_search(root,Words[i]);    //搜索該單詞
        fqtWord.c = ct;
        fqtWord.word=Words[i];
        if(q.size()<10)     //維護優先隊列
        {
            q.push(fqtWord);
        }
        else
        {
            q.push(fqtWord);
            q.pop();
        }
    } 
    while(!q.empty())   //倒序保存優先隊列
    {
        fqtWord = q.top();
        str[d] = fqtWord.word;
        ans[d] = fqtWord.c;
        d++;
        q.pop();
    }
    return root;
}

性能測試：

• 我感覺是因為在FrequentWordCount中是通過遍歷單詞數組的方式通過查找字典樹來確認詞頻，導致多次查找相同的單詞。
• 解決方法：通過遍歷字典樹來確認詞頻，減少不必要的重復。同時利用字典樹的先序遍歷即是字典序的特點，可以很容易地做到按字典序排列的要求。

單元測試：

TEST_CLASS(Up_low_wordEuqalText)
{
public:
    TEST_METHOD(TestMethod1)
    {
        // TODO: 在此輸入測試代碼
        int count_up = CharacterCount("test1.txt");     //全小寫文件
        int count_low = CharacterCount("test2.txt");    //大小寫混雜文件
        Assert::IsTrue(count_up == count_low);  // 兩個返回值應該相等，測試通過
    }
 };

異常處理:

• 文件打不開

  if (!file.is_open())
  {
    cout << "文件無法打開" << endl;
    //return 0;
  }

總結與感悟

• 雖然作業完成的很糟糕，但是暴露出許多的問題值得自己警惕，懶散拖延，遇到難題不愛問人，自己的學習之路還有很長，接下來的日子繼續努力吧！

軟工實踐1816-第二次作業