- Word Separating
- Demo
測試用的短文(article.txt),特別加了許多符號來將句子給複雜化
- ./sepWord article.txt sepWords.txt 5
word separating是筆者我在兩年前製作程式語言講義裡的其中一個範例,其中的演算規則不難,主要是善用字串處理,只是整個程式使用了linked-list的結構來撰寫,所以程式碼會長一點。
Download:sepWord.c
雖然這只是一個不到兩百行的小程式,但是其中還有一些重要的環節要介紹一下。
函式的原型如下:
delDuplicate():刪除重複以及長度不及的單字。
initNode():初始化linked-list的node。
sort():使用改良後的bubble sort來排序linked-list。
separate():整個程式的核心函式,裡面實做如何分離單字。
freeList():清除linked-list。
定義了一個叫做word的structue,裡面包含了兩個變數,keyword是用來儲存單字用的,而next則是結構體指標,指向word這個結構體型態。
在main()程式碼裡有一行程式(如下圖),這個宣告是特別用在head,tail這兩個word結構體的變數初始化用的,為了要讓後面的sort程式能夠正常排序且不會調動到head,tail這兩個結構體裡的keyword(也就是不要讓任何單字跟這兩個變數內的keyword做交換,否則我們想要留下的單字可能會被放在tail的keyword裡。)這只是筆者我比較習慣的處理方式,處理這類的方法還可以在排序的演算法其他函式上動手腳。
下圖是改良後的bubble sort,但是有別於一般的bubble sort,這個版本不會有任何for loop,因為linked-list本身就是以指標的型態做串連,所以沒有index可以使用,所以這個時候要善用head,tail這兩個node。(如果看不懂這個sort怎麼寫,姑且可以先跳過。)
接下來的就是整個程式的核心,separate(),程式碼不長,佔用了30行而已,
在separate()函式一開始就宣告了一個叫做token的陣列,裡面已經預先定義好要去除哪些字元,但是其中有兩個數字可能會讓讀者困惑,那就是10跟13,這兩個數字轉換成ascii之後分別代表著new line, carriage return,其中以10最需要被過濾掉,否則分離後會有一堆不需要的空白字元。
宣告完token之後,還要做一些資訊的讀取,例如程式碼157~159是在讀取檔案的byte數,162~163是在動態宣告一個char 陣列,並一次將所有要處理的文字讀取到buffer,這樣的作法會比筆者原先以一個一個字元讀取的方法來得更有效率。
終於我們要進入最核心的演算部份,我使用了兩個迴圈,外部迴圈(程式碼171)是一直做到整個buffer的最後一個字元,而內部迴圈(程式碼173)是不斷對每個字元去比對我們設定的token,如果比對成功(程式碼174),會接著去比對是否是空白字元或者是跳行字元(程式碼175),如果很幸運的又成功了,這時候我們可以確定程式已經讀到了一個單字,我們要為這個單字做收尾的工作(程式碼176),並且再新增一個node(程式碼178)給下一個單字儲存使用,只是這一個過程式linked-list的型態,所以程式碼177~180之間我們要將現有的單字跟新的node串接起來,否則list 就斷掉了。
而程式碼183~186是一個特殊處理的環節,程式碼183是在判斷是否已經處理到最後一個字元了,如果是個化同樣也要做收尾的動作,比且跳開這個內部while loop,如果還有字元要做處理,就遞增buffIndex的值,並且將tokenIndex給歸零(程式碼187),如此一來我們就可以繼續從程式碼173繼續做判斷,而不需要離開內部迴圈在繞一大圈進來。
如果目前要比對的字元跟我們設定好的token字元不符合(例如'a'),那程式碼就會執行到190行,並將'a'這個字元儲存起來,繼續再往下一個字元做判斷,不斷地重複上述的動作直到所有buffer裡的字元都已經分離完畢程式碼就會執行到192行做最後的收尾動作,也許這個時候你會有疑問為什麼程式碼176跟184都已經做了收尾的動作,程式碼192為什麼還要再寫一遍,原因是因為我們文字的結尾很有可能不是要過濾的符號,例如來源文件檔裡就只有一句話"this is a simple program",他最後一個字元是m完全不會進入到程式碼174裡的判斷,所以這個時候我們還要為這種情況額外收尾。
依照所要分析的文字結構不同,視情況去決定碰到什麼字元要做收尾並且產生新node的動作。
所以整個文字分離程式概念雖簡單,但是要仔細去設想各種狀況,否則一有缺失就會出錯。
執行使用的指令:
其中5代表著小於5個字母的單字都刪除掉。
輸出的結果(sepWords.txt)
輸出結果很理想的把我們所要的單字給分離出來,並且依造大小寫與字母給排序好,重複的單字以及不要的字元也已經消除。
本程式已由筆者重新校正過,我想程式應該是不會有錯誤了,除非讀者您使用了一些違反我程式所設定的token字元結構才有可能分析出不正常的單字。
No comments:
Post a Comment