目录

　　1.1基本功能

　　1.2设计实现

　　1.3代码结构

　　1.4测试运行

　　1.5性能分析

　　1.6项目总结

　　1.7 PSP展示

1.1 基本功能

　　1. 统计文件的字符数（只需要统计Ascii码，汉字不用考虑，换行符不用考虑,'\0'不用考虑）（ascii码大小在[32,126]之间）

　　2. 统计文件的单词总数

　　3. 统计文件的总行数（任何字符构成的行，都需要统计）（不要只看换行符的数量，要小心最后一行没有换行符的情形）（空行算一行）

　　4. 统计文件中各单词的出现次数，输出频率最高的10个。

　　5. 对给定文件夹及其递归子文件夹下的所有文件进行统计

　　6. 统计两个单词（词组）在一起的频率，输出频率最高的前10个。

　　7. 在Linux系统下，进行性能分析，过程写到blog中（附加题）

　关于字符、行数与单词的统计规则详情请见：http://www.cnblogs.com/denghp83/p/8627840.html

1.2 设计实现 

　1.2.1 解题思路

　　1.  用命令行参数输入文件路径，判断其是单个文件还是文件夹。

　　　　　 若为单个文件则直接打开，统计字符、单词与行数；若为文件夹，则递归遍历该文件夹下的所有文件进行统计。

　　　　　 之前用文件操作用得较少，所以对遍历文件夹的操作不熟悉，在网上找了点资料。

（学习笔记:

　　1）存储文件各种信息的结构体中：unsigned attrib表示文件的属性，_A_SUBDIR表示文件夹属性。

　　2）_findfirst函数

　　　  long _findfirst( char*filespec,struct _finddata_t *fileinfo )；

　　　 返回值：如果查找成功的话，将返回一个long型的唯一的查找用的句柄（就是一个唯一编号）。这个句柄将在_findnext函数中被使用。若失败，则返回-1。

fileinfo ：这里就是用来存放文件信息的结构体的指针。这个结构体必须在调用此函数前声明，不过不用初始化，只要分配了内存空间就可以了。函数成功后，函数会把找到的文件的信息放入这个结构体中。

　　3）_findnext函数

int _findnext( long handle, struct_finddata_t *fileinfo );

返回值：若成功返回0，否则返回-1。

参数：handle：即由_findfirst函数返回回来的句柄。

fileinfo：文件信息结构体的指针。找到文件后，函数将该文件信息放入此结构体中。

　　https://blog.csdn.net/aoshilang2249/article/details/37819159）

　　　　2. 对于字符、行数与单词数统计，将字符数、行数与单词数作为全局变量，一开始最简单的想法是分三次读取文件，后来想想真的太费时间了。

　　　　    最后的方案是每读一个文件，就把字符、行数与单词数统计好。

　　　　3. 对于单词和词组频率的统计：创建两个哈希表，使用ELFHASH哈希算法计算索引值，使用拉链法处理冲突。

　　　　　对词组频率的统计一开始没有什么头绪，后来翻看了其他同学的博客，通过操作前后两个单词的结构体指针来实现词组在哈希表中的存储，才大概有了点头绪。

　　　　4. 输出频率前十的单词和词组：通过遍历哈希表实现。

　　1.2.2 实现细节

　　　　单词和词组的结构体：

typedef struct wordnode {int times;char word[MAX];//单词原型char wordhash[MAX];//去掉最末尾数字且字母全为小写struct wordnode *next;}wordnode, *wordlist;typedef struct phrasenode {int times;wordlist wordpre;//前一个单词
wordlist wordaft;//后一个单词struct phrasenode *next;}phrasenode, *phraselist;

　　　　1. 字符数统计：ASCII码值在32-126之间的字符，则字符数加一。

　　　　2. 行数统计：扫描到'\n',则行数加一。每个文件扫描结束，行数再加一。（自我感觉这个统计方法有点不太靠谱。）

　　　　3. 单词数统计：当扫描到分隔符后的第一个字母或数字时，开始将该字符存储到缓冲数组，直到遇到下一个分隔符。

　　　　　　　　　　　再对缓冲数组中的字符串做分析，如果长度（不含末尾'\0'）大于等于4并且前四个字符都为字母，则单词数加一。

　　　　　　　　　　　为了便于计算哈希算法的键值和处理冲突，将字符串做一些处理，去掉最末尾的数字并将剩下的均转化为小写。

　　　　　　　　　　　根据键值与字符串的大小比较在哈希表中查找，若查找失败，则创建一个新结点；若查找成功，则次数加一。

　　　　4. 词组数统计：按上述方法记录一下每一个单词的结构体指针。

　　　　　　　　　　　若不是该文件的第一个单词，将它与上一个单词合在一起生成一个哈希键值，用与统计词频相似的方法处理哈希表。

for (i = 0; ((ch >= 'a'&&ch <= 'z') || (ch >= 'A'&&ch <= 'Z') || (ch >= '0'&&ch <= '9')) && ch != EOF; i++){charactercount++;buffer[i] = ch;ch = fgetc(fp);}charactercount--;buffer[i] = '\0';if (i >= 4 && ((buffer[0] >= 'a'&&buffer[0] <= 'z') || (buffer[0] >= 'A'&&buffer[0] <= 'Z')) && ((buffer[1] >= 'a'&&buffer[1] <= 'z') || (buffer[1] >= 'A'&&buffer[1] <= 'Z')) && ((buffer[2] >= 'a'&&buffer[2] <= 'z') || (buffer[2] >= 'A'&&buffer[2] <= 'Z')) && ((buffer[3] >= 'a'&&buffer[3] <= 'z') || (buffer[3] >= 'A'&&buffer[3] <= 'Z'))){wordtotal++;//此时i即为单词原始长度for (k = i - 1; ; k--){if ((buffer[k] >= 'a'&&buffer[k] <= 'z') || (buffer[k] >= 'A'&&buffer[k] <= 'Z'))break;//k represents the last location of a character
                }//my_strlwr(regular, buffer, k + 1);current = wordFrequency(buffer, k + 1);if (wordtotal > 0){//不是第一个单词
                    phraseFrequency(last, current);}last = current;}

1.3 代码结构

　　详细代码地址：https://github.com/EstherXr/learngit/blob/master/homework1.cpp

1.4 测试运行

　　1. 助教给的测试集

　　上面为我的结果，下面为助教给的测试结果。

　　频率前十的单词和词组及频率与助教的结果相同，但是字符数、行数与单词数都有偏差。对于单词数，我觉得是各人的定义不同，比如ab123abcd中的abcd到底算不算单词。

　　2. 空文件：

　　3. 遍历文件夹测试一:

　　4. 遍历文件夹测试二:

　　5. 单文件输出所有单词：

1.5 性能分析

　　CPU总使用情况

　　遍历文件夹函数：

　　　统计字符数、行数与单词数：

　　分析：

　　从函数的CPU使用情况来看，大部分时间都花费在遍历文件夹与统计函数上。

1.6 项目总结

　　到真正写代码和做东西的时候，就会发现自己会的东西真的太少了。（所以这次基本是用纯C写的）也因为之前写代码写得太少了，所以对自己能力的估计也很不准确，导致规划的效率很低。

　　在交代码的那天晚上才开始做移植，但是在Linux系统上测试一直有问题，所以最后只好交了一份没有移植的代码。之后要把这个问题搞明白，也要开始学习如何使用虚拟机。

　　以后做项目要多些文档，可以帮助自己梳理思路，更有条理。这也是这次作业不足的地方。

　　最后，一定要和身边的人多交流。

1.7 PSP展示