计算两个单词间最短距离的Java实现

本资源是一份名为"Distanxe.docx"的Java程序代码，其核心功能是计算两个单词在文本中的最短距离（ShortestDistanceBwTwoWords）。程序利用HashMap数据结构来存储每个单词及其在文本中出现的位置列表。主要由两个主要方法组成：`ShortestDistanceBwTwoWords`类的构造函数以及`readFromFile`和`shortDist`方法。 1. `ShortestDistanceBwTwoWords`类： - 类的构造函数初始化一个名为`wordMap`的HashMap，用于存储单词与其在文本中的位置索引。HashMap在这里作为字典，键是单词，值是包含这些单词在文本中出现位置的ArrayList。 2. `readFromFile`方法： - 此方法接收一个文件名参数（`filename`），并使用`FileReader`和`BufferedReader`逐行读取文件内容。 - 在读取过程中，通过`split("\\s+")`将每一行分割成单词数组（`splits`）。 - 遍历数组，对于每个单词： - 如果单词已经在`wordMap`中，则获取对应的ArrayList（存储位置索引），并向其中添加当前索引。 - 若单词首次遇到，则创建一个新的ArrayList，并将其添加到`wordMap`中，同时将当前索引加入其中。 3. `shortDist`方法： - 定义了计算两个给定单词`word1`和`word2`在文本中最短距离的功能。 - 该方法未提供实现，因此这部分需要进一步分析。理论上，它可能会遍历`wordMap`，比较`word1`和`word2`的出现位置，找到它们在文本中最近的距离。可能涉及到搜索算法，如二分查找或线性查找，根据文本的结构和需求选择合适的策略。计算距离时，可能考虑的是字符级别的距离（例如Levenshtein距离）或基于词序的上下文距离。 此代码的核心目的是为了在给定文本中高效地存储和查询单词出现位置，然后计算两个特定单词之间的最短距离。这在自然语言处理、信息检索或者文本相似度计算等场景中有着广泛的应用。然而，具体实现`shortDist`方法时，还需要根据实际需求设计适合的算法。