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java实现简单的搜索引擎

2019-11-26 14:38:31
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来源:转载
供稿:网友

记得java老师曾经说过百度的一个面试题目,大概意思是“有1W条无序的记录,如何从其中快速的查找到自己想要的记录”。这个就相当于一个简单的搜索引擎。最近在整理这一年的工作中,自己竟然已经把这个实现了,今天对其进一步的抽象,和大家分享下。

先写具体的实现代码,具体的实现思路和逻辑写在代码之后。

搜索时用于排序的Bean

 /**   *@Description:    */  package cn.lulei.search.engine.model;    public class SortBean {   private String id;   private int times;      public String getId() {     return id;   }   public void setId(String id) {     this.id = id;   }   public int getTimes() {     return times;   }   public void setTimes(int times) {     this.times = times;   } } 

构造的搜索数据结构以及简单的搜索算法

 /**   *@Description:    */  package cn.lulei.search.engine;   import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.Comparator; import java.util.HashMap; import java.util.HashSet; import java.util.List;  import cn.lulei.search.engine.model.SortBean;   public class SerachBase {   //details 存储搜素对象的详细信息,其中key作为区分Object的唯一标识   private HashMap<String, Object> details = new HashMap<String, Object>();   //对于参与搜索的关键词,这里采用的稀疏数组存储,也可以采用HashMap来存储,定义格式如下   //private static HashMap<Integer, HashSet<String>> keySearch = new HashMap<Integer, HashSet<String>>();   //HashMap中额key值相当于稀疏数组中的下标,value相当于稀疏数组在该位置的值   private final static int maxLength = Character.MAX_VALUE;   @SuppressWarnings("unchecked")   private HashSet<String>[] keySearch = new HashSet[maxLength];      /**    *@Description: 实现单例模式,采用Initialization on Demand Holder加载    *@Version:1.1.0    */   private static class lazyLoadSerachBase {     private static final SerachBase serachBase = new SerachBase();   }      /**    * 这里把构造方法设置成私有为的是单例模式    */   private SerachBase() {        }      /**    * @return     * @Description: 获取单例    */   public static SerachBase getSerachBase() {     return lazyLoadSerachBase.serachBase;   }      /**    * @param id    * @return     * @Description: 根据id获取详细    */   public Object getObject(String id) {     return details.get(id);   }      /**    * @param ids    * @return     * @Description: 根据ids获取详细,id之间用","隔开    */   public List<Object> getObjects(String ids) {     if (ids == null || "".equals(ids)) {       return null;     }     List<Object> objs = new ArrayList<Object>();     String[] idArray = ids.split(",");     for (String id : idArray) {       objs.add(getObject(id));     }     return objs;   }      /**    * @param key    * @return     * @Description: 根据搜索词查找对应的id,id之间用","分割    */   public String getIds(String key) {     if (key == null || "".equals(key)) {       return null;     }     //查找     //idTimes存储搜索词每个字符在id中是否出现     HashMap<String, Integer> idTimes = new HashMap<String, Integer>();     //ids存储出现搜索词中的字符的id     HashSet<String> ids = new HashSet<String>();          //从搜索库中去查找     for (int i = 0; i < key.length(); i++) {       int at = key.charAt(i);       //搜索词库中没有对应的字符,则进行下一个字符的匹配       if (keySearch[at] == null) {         continue;       }       for (Object obj : keySearch[at].toArray()) {         String id = (String) obj;         int times = 1;         if (ids.contains(id)) {           times += idTimes.get(id);           idTimes.put(id, times);         } else {           ids.add(id);           idTimes.put(id, times);         }       }     }          //使用数组排序     List<SortBean> sortBeans = new ArrayList<SortBean>();     for (String id : ids) {       SortBean sortBean = new SortBean();       sortBeans.add(sortBean);       sortBean.setId(id);       sortBean.setTimes(idTimes.get(id));     }     Collections.sort(sortBeans, new Comparator<SortBean>(){       public int compare(SortBean o1, SortBean o2){         return o2.getTimes() - o1.getTimes();       }     });          //构建返回字符串     StringBuffer sb = new StringBuffer();     for (SortBean sortBean : sortBeans) {       sb.append(sortBean.getId());       sb.append(",");     }          //释放资源     idTimes.clear();     idTimes = null;     ids.clear();     ids = null;     sortBeans.clear();     sortBeans = null;          //返回     return sb.toString();   }      /**    * @param id    * @param searchKey    * @param obj    * @Description: 添加搜索记录    */   public void add(String id, String searchKey, Object obj) {     //参数有部分为空,不加载     if (id == null || searchKey == null || obj == null) {       return;     }     //保存对象     details.put(id, obj);     //保存搜索词     addSearchKey(id, searchKey);   }      /**    * @param id    * @param searchKey    * @Description: 将搜索词加入到搜索域中    */   private void addSearchKey(String id, String searchKey) {     //参数有部分为空,不加载     //这里是私有方法,可以不做如下判断,但为了设计规范,还是加上     if (id == null || searchKey == null) {       return;     }     //下面采用的是字符分词,这里也可以使用现在成熟的其他分词器     for (int i = 0; i < searchKey.length(); i++) {       //at值相当于是数组的下标,id组成的HashSet相当于数组的值       int at = searchKey.charAt(i);       if (keySearch[at] == null) {         HashSet<String> value = new HashSet<String>();         keySearch[at] = value;       }       keySearch[at].add(id);     }   }        } 

测试用例:

 /**   *@Description:    */  package cn.lulei.search.engine.test;   import java.util.List;  import cn.lulei.search.engine.SerachBase;   public class Test {   public static void main(String[] args) {     // TODO Auto-generated method stub      SerachBase serachBase = SerachBase.getSerachBase();     serachBase.add("1", "你好!", "你好!");     serachBase.add("2", "你好!我是张三。", "你好!我是张三。");     serachBase.add("3", "今天的天气挺好的。", "今天的天气挺好的。");     serachBase.add("4", "你是谁?", "你是谁?");     serachBase.add("5", "高数这门学科很难", "高数确实很难。");     serachBase.add("6", "测试", "上面的只是测试");     String ids = serachBase.getIds("你的高数");     System.out.println(ids);     List<Object> objs = serachBase.getObjects(ids);     if (objs != null) {       for (Object obj : objs) {         System.out.println((String) obj);       }     }   }  } 

测试输出结果如下:

5,3,2,1,4,高数确实很难。今天的天气挺好的。你好!我是张三。你好!你是谁?

这样一个简单的搜索引擎也就算是完成了。

问题一:这里面的分词采用的是字符分词,对汉语的处理还是挺不错的,但是对英文的处理就很弱。

改进方法:采用现在成熟的分词方法,比如IKAnalyzer、StandardAnalyzer等,这样修改,keySearch的数据结构就需要做下修改,可以修改为 private HashMap<String, String>[] keySearch = new HashMap[maxLength]; 其中key存储分的词元,value存储唯一标识id。

问题二:本文实现的搜索引擎对词元并没有像lucene设置权重,只是简单的判断词元是否在对象中出现。

改进方法:暂无。添加权重处理,使数据结构更加复杂,所以暂时没有对其做处理,在今后的文章中会实现权重的处理。

下面就简单的介绍一下搜索引擎的实现思路

在SerachBase类中设置details和keySearch两个属性,details用于存储Object的详细信息,keySearch用于对搜索域做索引。details数据格式为HashMap,keySearch的数据格式为稀疏数组(也可以为HashMap,HashMap中额key值相当于稀疏数组中的下标,value相当于稀疏数组在该位置的值)。

对于details我就不做太多的介绍。

keySearch中数组下标(如用HashMap就是key)的计算方法是获取词元的第一个字符int值(因为本文的分词采用的是字符分词,所以一个字符就是一个词元),该int值就是数组的下标,相应的数组值就是Object的唯一标识。这样keySearch的数据结构就如下图

因此想添加新纪录的时候只需要调用add方法即可。

对于搜索的实现逻辑和上面的keySearch类似。对于id的搜索直接使用HashMap的get方法即可。对于搜索词的一个搜索,整体的过程也是采用先分词、其次查询、最后排序。当然这里面的分词要和创建采用的分词要一致(即创建的时候采用字符分词,查找的时候也采用字符分词)。

在getIds方法中,HashMap<String, Integer> idTimes = new HashMap<String, Integer>();idTimes 变量用来存储搜索词中的词元有多少个在keySearch中出现,key值为唯一标识id,value为出现的词元个数。HashSet<String> ids = new HashSet<String>(); ids变量用来存储出现的词元的ids。这样搜索的复杂度就是搜索词的词元个数n。获得包含词元的ids,构造SortBean数组,对其排序,排序规则是出现词元个数的降序排列。最后返回ids字符串,每个id用","分割。如要获取详细信息
再使用getObjects方法即可。

上述的只是一个简单的搜索引擎,并没有设计太多的计算方法,希望对大家的学习有所启发。

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