Question

我有一个单词数组，我有一个文本文件。我想要做的是使用单词数组并搜索文本文件，计算数组中每个单词出现在文本文件中的次数。

我曾考虑过使用For循环，但这只是给了我字数的总和，而不是每个单词的单个字数。我不能将文本文件放入数组中，因为文本文件中有大约40000个单词。

计数后，我想将每个计数除以一个称为'scale'的整数值。然后按新计数编号多次填充字符串。

所以我现在正在做，如下所示。无论如何我可以提高效率吗？

非常感谢任何帮助。

单词数组= testwords。

文件名= testF。

inWord =文件中的每个单词。

while(testF >> inWord)
    {if (inWord == testwords[0]){
            count1++;
            }
        if (inWord == testwords[1]){
            count2++;
            }
        if (inWord == testwords[2]){
            count3++;
            }
        if (inWord == testwords[3]){
            count4++;
            }
        if (inWord == testwords[4]){
            count5++;
            }
        if (inWord == testwords[5]){
            count6++;
            }
        if (inWord == testwords[6]){
            count7++;
            }
        if (inWord == testwords[7]){
            count8++;
            }
}
cout << testwords[0] << " " << count1 << " " << s1.append(count1/scale, '*') << endl;
cout << testwords[1] << " " << count2 << " " << s2.append(count2/scale, '*') << endl;
cout << testwords[2] << " " << count3 << " " << s3.append(count3/scale, '*') << endl;
cout << testwords[3] << " " << count4 << " " << s4.append(count4/scale, '*') << endl;
cout << testwords[4] << " " << count5 << " " << s5.append(count5/scale, '*') << endl;
cout << testwords[5] << " " << count6 << " " << s6.append(count6/scale, '*') << endl;
cout << testwords[6] << " " << count7 << " " << s7.append(count7/scale, '*') << endl;
cout << testwords[7] << " " << count8 << " " << s8.append(count8/scale, '*') << endl;

Answer 1

在担心效率之前，您应该担心接近问题。您没有使用逻辑数据结构。不要有8个单独的计数，而是保留一系列计数。或者更好的是，保留一张单词地图 - ＆gt;计数。

幸运的是，在这种情况下，更清晰的代码将对应更快的执行速度。

特别要使用std::map<std::string, size_t>。

或者，如果您使用的是C ++ 11，则可以使用std :: unordered_map来获得更好的性能。

假设您正在阅读cin中的单词：

std::map<std::string, size_t> counts;

std::string word;

while (std::cin >> word) {
    ++counts[word];
}

for (std::map<std::string, size_t::const_iterator it = counts.begin(),
     end = counts.end(); it != end; ++it) {
    std::cout << "The word '" << it->first << " appeared " 
              << it->second << " times" << std::endl;
}

对于std :: map。

Documentation。

对于std :: unordered_map，

Documentation。

对于它的价值，std :: unordered_map（很可能总是）实现为hash map，并且使用平衡二叉树作为后端结构来实现std :: map（非常值得一提）。 / p>

Answer 2

设置std::map<std::string, unsigned long long>，逐字扫描文档，并为每个单词递增计数器：

std::map<std::string, unsigned long long> wordMap;

std::string word; // read words into this string
...
wordMap[word]++; // increase counter each time a word is found. First call will insert 0.

然后你可以遍历你的单词数组，检查地图中的条目：

for (unsigned int i = 0; i < nWords; ++i)
{
  std::cout << "Word " << testWords[i] << " was found " << wordMap[testWords[i]] << " times\n";
}

每次找到新词时，myMap[word]都会插入一个键值对word : 0。

如果你有c ++ 11，你可以尝试使用std::unordered_map并选择效果最好的那个。

Answer 3

只需比较8个值，您很可能找到比std更好的哈希算法。它可能只包含前两个字符，或最后一个字符，或者字符串lenght：

while (std::cin >> word) {
  int i=my_hash(word);
  if (word==my_sparse_hash_table[i].word) my_sparse_hash_table[i].count++;
}

只需使用您的方法：

while (std::cin >> word) {
   for (int i=0;i<N;i++) 
     if (word == myTable[i].word) { myTable[i].count++; break; }
}  // earlies break out of the loop

微优化包括将找到的条目移动到数组myTable的开头。

Answer 4

这里的所有其他答案都是非常好的建议。您可以进行的一项小规模优化是在现有代码中使用 else 。

if (inWord == testwords[0])
{
    count1++;
}
if (inWord == testwords[1])
{
    count2++;
}

可以替换为

if (inWord == testwords[0])
{
    count1++;
}
else if (inWord == testwords[1])
{
    count2++;
}

概念是，如果 inWord 与元素0匹配，则不太可能匹配任何其他元素。

无论如何，Profilers是你的朋友。

C ++如何使这段代码更高效？

4 个答案: