零基础数据结构与算法——第七章：算法实践与工程应用-搜索引擎
7.3 Java算法库
7.3.3 算法库的选择与使用
在选择和使用算法库时，需要考虑以下因素：
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功能需求：库是否提供了所需的功能。
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性能要求：库的性能是否满足需求。
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可靠性：库是否经过充分测试，是否有已知的bug。
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维护状态：库是否仍在积极维护，是否有社区支持。
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许可证：库的许可证是否与项目兼容。
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依赖关系：库的依赖是否会引入冲突。
使用算法库的最佳实践：
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了解库的API：在使用库之前，先了解其API和使用方法。
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阅读文档和示例：通过文档和示例了解库的功能和用法。
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测试库的性能：在实际项目中使用之前，测试库的性能是否满足需求。
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关注库的更新：定期关注库的更新，及时升级以获取新功能和bug修复。
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考虑封装：将库的使用封装在自己的类中，以便在需要时更换库。
// 封装第三方库的使用
public class GraphUtils {private static final Graph<String, DefaultEdge> graph = new DefaultDirectedGraph<>(DefaultEdge.class);public static void addVertex(String vertex) {graph.addVertex(vertex);}public static void addEdge(String source, String target) {graph.addEdge(source, target);}public static List<String> shortestPath(String source, String target) {DijkstraShortestPath<String, DefaultEdge> dijkstra = new DijkstraShortestPath<>(graph);return dijkstra.getPath(source, target).getVertexList();}
}
7.4 实际工程应用案例
7.4.1 搜索引擎
搜索引擎是算法在实际工程中的典型应用，涉及到文本处理、索引构建、相关性排序等多个方面。
搜索引擎的主要组件：
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爬虫：负责从互联网上收集文档。
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索引器：负责处理文档并构建索引。
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查询处理器：负责处理用户查询并返回相关结果。
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排序器：负责对搜索结果进行排序。
搜索引擎中使用的算法：
- 倒排索引：将文档中的词映射到包含该词的文档列表。
public class InvertedIndex {private Map<String, List<Integer>> index = new HashMap<>();public void addDocument(int docId, String content) {String[] words = content.toLowerCase().split("\\s+");for (String word : words) {index.computeIfAbsent(word, k -> new ArrayList<>()).add(docId);}}public List<Integer> search(String word) {return index.getOrDefault(word.toLowerCase(), Collections.emptyList());}
}
- TF-IDF算法：计算词在文档中的重要性。
public class TFIDF {private Map<String, Map<Integer, Integer>> termFrequency = new HashMap<>(); // 词频private Map<String, Integer> documentFrequency = new HashMap<>(); // 文档频率private int totalDocuments = 0; // 总文档数public void addDocument(int docId, String content) {totalDocuments++;String[] words = content.toLowerCase().split("\\s+");Set<String> uniqueWords = new HashSet<>(Arrays.asList(words));for (String word : words) {// 更新词频termFrequency.computeIfAbsent(word, k -> new HashMap<>()).merge(docId, 1, Integer::sum);}for (String word : uniqueWords) {// 更新文档频率documentFrequency.merge(word, 1, Integer::sum);}}public double getTFIDF(String word, int docId) {word = word.toLowerCase();// 计算TF（词频）double tf = termFrequency.getOrDefault(word, Collections.emptyMap()).getOrDefault(docId, 0);// 计算IDF（逆文档频率）double idf = Math.log((double) totalDocuments / (documentFrequency.getOrDefault(word, 0) + 1));return tf * idf;}
}
- PageRank算法：计算网页的重要性。
public class PageRank {private Map<Integer, List<Integer>> graph = new HashMap<>(); // 网页链接关系private Map<Integer, Double> ranks = new HashMap<>(); // 网页排名public void addLink(int from, int to) {graph.computeIfAbsent(from, k -> new ArrayList<>()).add(to);if (!graph.containsKey(to)) {graph.put(to, new ArrayList<>());}}public void calculatePageRank(int iterations, double dampingFactor) {int n = graph.size();// 初始化排名for (int page : graph.keySet()) {ranks.put(page, 1.0 / n);}// 迭代计算PageRankfor (int i = 0; i < iterations; i++) {Map<Integer, Double> newRanks = new HashMap<>();for (int page : graph.keySet()) {double sum = 0;for (int from : graph.keySet()) {if (graph.get(from).contains(page)) {sum += ranks.get(from) / graph.get(from).size();}}double newRank = (1 - dampingFactor) / n + dampingFactor * sum;newRanks.put(page, newRank);}ranks = newRanks;}}public double getPageRank(int page) {return ranks.getOrDefault(page, 0.0);}
}