FMM算法Java实现：最大正向匹配分词示例

FMM最大正向匹配分词Java源代码提供了一个用于中文文本分词的实现，主要利用了FMM（First-Match-Maximum）算法，该算法是一种高效的中文词典匹配方法。该代码主要包括两个部分：`ReadFileToVector`类和`PositiveMatch`类。 首先，`ReadFileToVector`类负责读取一个文本文件（如"D:\\dic.txt"），将文件中的每一行内容作为一个词，存储到`Vector`数据结构中。这个类通过`FileInputStream`和`BufferedReader`逐行读取文件，并在遇到非空行时将其添加到`vectors`中。此外，还提供了`main`方法，作为示例展示了如何调用这个类来处理文件。 `PositiveMatch`类是核心部分，其中`main`方法展示了FMM分词的具体应用。它定义了一个参数`maxlen`，表示预设的最大词长度，这里是11个字符。输入字符串`str`包含了多个中文词语，包括标点符号和一些特殊字符。在这个类中，算法的工作原理是： 1. 遍历输入字符串`str`，对于每个位置i，尝试找到最长的符合分词规则的子串，即满足`str.substring(i, i + maxlen)`是一个词，且在词典中存在。 2. 使用FMM策略，即查找过程中，如果当前子串已经是最大的匹配词，就不再继续向后搜索，避免不必要的计算。 3. 这里没有直接的词典查找功能，但可以推测`PositiveMatch`类会配合一个外部的词典数据结构（可能是一个集合或者哈希表），根据`maxlen`检查每个子串是否在词典中。 4. 分词结果不会直接输出，但从代码的命名和注释推断，`PositiveMatch`类应该会返回或存储这些分词结果。 这段代码提供了FMM算法在Java中的具体应用实例，适用于需要进行中文文本快速、精确分词的场景。通过这种方式，用户可以根据输入的文本和词典，得到一组最有可能的分词结果，这对于文本处理、搜索引擎优化等任务非常有用。