C++实现词频统计：基于词表的哈希算法详解

本文档介绍了一个用于统计文本词频的C++算法，其核心是基于哈希表的数据结构实现词频统计。该算法首先定义了两个重要的数据结构：`node` 和 `table`。`node` 结构体存储单词（`word`）和与之关联的频率（`number`），以及指向下一个节点的指针（`next`）。`table` 结构体包含一个质数（`prime`）表示桶的数量，以及一个指向桶数组（`buckets`）的指针，用于存放所有键值对。 `SymbolTable` 类负责管理词表的创建、插入、搜索和遍历等操作。类的构造函数 `symboltable(char* argv)` 是关键部分，它接收一个命令行参数（文件名），然后打开该文件并逐行读取。每行中的单词被转换成大小写形式（使用 `hash` 函数），并计算其散列值 `n`。通过调用 `insertintosymtbl` 函数，将单词插入到哈希表中。这里采用开放寻址法处理冲突，即当哈希冲突时，通过散列值对桶数组进行线性探测，找到合适的位置插入节点。 `insertintosymtbl` 函数具体执行了以下步骤： 1. 将输入的单词 `word` 转换为小写。 2. 计算单词的哈希值 `n`，这可能涉及到字符串长度或使用某种哈希函数（如取模或乘法哈希）。 3. 使用哈希值 `n` 在 `buckets` 数组中找到对应的桶。 4. 如果桶为空，则直接将新节点添加到桶中；如果桶已存在节点，进行线性探测，直到找到一个空位置插入节点。 5. 如果读取文件结束或出现错误，跳出循环。 此外，类还提供了其他成员函数，如 `hash` 函数用于计算散列值，`findnode` 和 `searchinsymtbl` 用于查找单词及其频率，`traversesymtbl` 可以遍历整个词表，展示所有单词及其频率，而 `qsort` 函数则可能是对节点数组进行排序的辅助工具。 这个C++程序通过构建哈希表实现了一种高效且空间友好的文本词频统计方法，适用于处理大量文本数据，尤其适合于实时或在线处理，因为它的查找和插入操作的时间复杂度在平均情况下是 O(1)。对于学习C++编程、数据结构和哈希表应用的同学来说，这是一个很好的示例。