一篇英文文章存储在一个文本文件中，分别基于线性表、二叉排序树和散列表的不同存储结构，实现单词词频的的统计和单词的检索功能。同时计算不同检索策略下的ASL，通过比较ASL的大小，对不同检索策略的时间性能做出相应的比较分析

根据线性表、二叉排序树和散列表的不同存储结构，可以实现对英文文章中单词词频的统计和单词的检索功能。为了比较不同检索策略的时间性能，可以计算出每种检索策略下的平均搜索长度（ASL），通过对比ASL的大小，来对不同检索策略的时间性能进行比较分析。

相关问题

一篇英文文章存储在一个文本文件中，然后分别基于线性表、二叉排序树和哈希表不同的存储结构，完成单词词频的统计和单词的检索功能。同时计算不同检索策略下的平均查找长度ASL代码

以下是基于线性表的单词词频统计和单词检索功能的代码：

class Word:
    def __init__(self, word):
        self.word = word
        self.freq = 1
    
class LinearTable:
    def __init__(self):
        self.table = []
        
    def add_word(self, word):
        for w in self.table:
            if w.word == word:
                w.freq += 1
                return
        self.table.append(Word(word))
        
    def search_word(self, word):
        for w in self.table:
            if w.word == word:
                return w.freq
        return 0
        
file_name = "example.txt"
with open(file_name, "r") as f:
    lt = LinearTable()
    for line in f:
        words = line.strip().split(" ")
        for word in words:
            lt.add_word(word)
            
    freq = lt.search_word("example")
    print("The frequency of 'example' is:", freq)

以下是基于二叉排序树的单词词频统计和单词检索功能的代码：

class TreeNode:
    def __init__(self, word):
        self.word = word
        self.freq = 1
        self.left = None
        self.right = None
    
class BST:
    def __init__(self):
        self.root = None
        
    def add_word(self, word):
        if self.root is None:
            self.root = TreeNode(word)
            return
        
        cur = self.root
        while cur:
            if word == cur.word:
                cur.freq += 1
                return
            elif word < cur.word:
                if cur.left:
                    cur = cur.left
                else:
                    cur.left = TreeNode(word)
                    return
            else:
                if cur.right:
                    cur = cur.right
                else:
                    cur.right = TreeNode(word)
                    return
                    
    def search_word(self, word):
        cur = self.root
        while cur:
            if word == cur.word:
                return cur.freq
            elif word < cur.word:
                cur = cur.left
            else:
                cur = cur.right
        return 0
        
file_name = "example.txt"
with open(file_name, "r") as f:
    bst = BST()
    for line in f:
        words = line.strip().split(" ")
        for word in words:
            bst.add_word(word)
            
    freq = bst.search_word("example")
    print("The frequency of 'example' is:", freq)

以下是基于哈希表的单词词频统计和单词检索功能的代码：

class HashTable:
    def __init__(self):
        self.table = {}
        
    def add_word(self, word):
        if word in self.table:
            self.table[word] += 1
        else:
            self.table[word] = 1
        
    def search_word(self, word):
        if word in self.table:
            return self.table[word]
        else:
            return 0
        
file_name = "example.txt"
with open(file_name, "r") as f:
    ht = HashTable()
    for line in f:
        words = line.strip().split(" ")
        for word in words:
            ht.add_word(word)
            
    freq = ht.search_word("example")
    print("The frequency of 'example' is:", freq)

计算不同检索策略下的平均查找长度ASL，需要在每种数据结构的搜索函数中添加计算ASL的代码。例如，在线性表的搜索函数中，可以添加一个变量来记录查找过程中遍历的节点数，然后在函数返回之前计算ASL。

class LinearTable:
    def __init__(self):
        self.table = []
        
    def add_word(self, word):
        for w in self.table:
            if w.word == word:
                w.freq += 1
                return
        self.table.append(Word(word))
        
    def search_word(self, word):
        asl = 0
        for i, w in enumerate(self.table):
            asl += 1
            if w.word == word:
                return w.freq, asl
        return 0, asl
        
file_name = "example.txt"
with open(file_name, "r") as f:
    lt = LinearTable()
    for line in f:
        words = line.strip().split(" ")
        for word in words:
            lt.add_word(word)
            
    freq, asl = lt.search_word("example")
    print("The frequency of 'example' is:", freq)
    print("The ASL of the search is:", asl / len(lt.table))

在二叉排序树和哈希表中计算ASL也类似，只需要在搜索函数中添加遍历节点的计数器，并在函数返回之前计算ASL即可。

能实现读取一篇英文文章基于线性表实现单词的词频统计与查找的C语言代码

好的，以下是基于线性表实现单词频率统计和查找的C语言代码示例：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

#define MAX_WORD_LEN 50 // 单词的最大长度
#define MAX_WORD_NUM 1000 // 最多可以统计的单词数

// 定义一个结构体来表示一个单词及其出现次数
struct word_freq {
    char word[MAX_WORD_LEN];
    int freq;
};

// 判断一个字符是否为单词分隔符（这里只考虑了空格和换行符）
int is_word_separator(char c) {
    return c == ' ' || c == '\n';
}

// 将一个字符串转化为小写字母
void to_lower_case(char *str) {
    int i;
    for (i = 0; str[i]; i++) {
        str[i] = tolower(str[i]);
    }
}

// 统计一个字符串中的单词频率
void count_word_freq(char *str, struct word_freq *freq_array, int *num_words) {
    char *word_start, *word_end;
    int i, j, len, found;

    word_start = str;
    while (*word_start) {
        // 找到下一个单词的起始位置
        while (*word_start && is_word_separator(*word_start)) {
            word_start++;
        }

        // 如果到了字符串末尾，则退出循环
        if (!*word_start) {
            break;
        }

        // 找到下一个单词的结束位置
        word_end = word_start + 1;
        while (*word_end && !is_word_separator(*word_end)) {
            word_end++;
        }

        // 将单词复制到一个新的字符串中，并将其转化为小写字母
        len = word_end - word_start;
        char *word = (char *)malloc((len + 1) * sizeof(char));
        strncpy(word, word_start, len);
        word[len] = '\0';
        to_lower_case(word);

        // 在已有的单词中查找该单词
        found = 0;
        for (i = 0; i < *num_words; i++) {
            if (strcmp(freq_array[i].word, word) == 0) {
                freq_array[i].freq++;
                found = 1;
                break;
            }
        }

        // 如果没有找到，则将该单词添加到数组中
        if (!found) {
            if (*num_words >= MAX_WORD_NUM) {
                printf("Error: too many words!\n");
                exit(1);
            }
            strncpy(freq_array[*num_words].word, word, MAX_WORD_LEN);
            freq_array[*num_words].freq = 1;
            (*num_words)++;
        }

        // 释放空间
        free(word);

        // 将指针指向下一个单词
        word_start = word_end + 1;
    }
}

// 按照单词出现次数从高到低排序
void sort_word_freq(struct word_freq *freq_array, int num_words) {
    int i, j;
    struct word_freq tmp;
    for (i = 0; i < num_words - 1; i++) {
        for (j = i + 1; j < num_words; j++)