C++实现对文件中各单词词频的统计及其代码优化

1.项目概述

这个项目的需求可以概括为：对记事本（txt）文件进行单词的词频统计和排序，排序结果以指定格式输出到默认文件中，并要求能够快速地完成整个统计和结果输出功能。乍一看，这个功能实现起来十分简单，基本上就是遍历一遍文件，对提取出来的单词按照词频排个序就搞定了。但是要是考虑到性能问题，那还需要多动动脑筋。下面附上这项目的PSP表格。

PSP2.1	PSP阶段	预估耗时（分钟）	实际耗时（分钟）	PSP2.1	PSP阶段	预估耗时（分钟）	实际耗时（分钟）
Planning	计划	5	5	Development	开发	310	340
· Estimate	· 估计这个任务需要多少时间	5	5	· Analysis	· 需求分析 (包括学习新技术)	30	30
				· Design Spec	· 生成设计文档	20	20
Reporting	报告	52	52	· Design Review	· 设计复审 (和同事审核设计文档)	10	10
· Test Report	· 测试报告	30	30	· Coding Standard	· 代码规范 (为目前的开发制定合适的规范)	30	60
· Size Measurement	· 计算工作量	2	5	· Design	· 具体设计	60	60
· Postmortem & Process Improvement Plan	· 事后总结, 并提出过程改进计划	20	20	· Coding	· 具体编码	90	60
				· Code Review	· 代码复审	10	10
				· Test	· 测试（自我测试，修改代码，提交修改）	60	90

					合计	367	397

因为我个人数据结构学得比较好，所以我做这个项目的时候很顺利，各种链表、散列写起来也得心应手，于是编码阶段花费的时间比预计的还要少。（后来知道室友全程使用C++自带的向量类、容器类，根本就不用自己动手写内部实现，我自己倒是哼哧哼哧写了好几个数据结构。只好感叹自己还是比室友少算了一步，哈哈哈）而在制定代码规范的时候，我们花了一个小时去研究Google提供的C++编码规范，就感觉开辟了新世界的大门，很多我之前认为很规范的代码，都被这个规范“一棍打死”！最后，在单元测试的时候，由于出现了未曾预料的BUG，也耽误了不少时间。

2.大体思路

这个项目的核心任务可以分为两部分，一是在文本中识别出不同的单词，二是统计所有单词并将这些单词按照词频进行排序。我们将我们的程序大致可以分成四个模块：输入模块，状态模块，统计模块，输出模块。具体的需求分析文档可以在这里找到

在文本中识别出不同的单词

识别文本中的单词，我使用的是一个有限状态机模型。

假如文本中没有连词符 '-' ，那么问题十分简单，只有两个状态，一个是单词内部，一个是单词外部，相互转换的条件则是在单词内部的状态下检测到一个非字母字符，或者在单词外部的状态下检测到一个字母字符。

当文本中出现了连词符，那么情况会复杂一些，不过仍然不会太复杂。我们增加了一个临界状态，当读入一串字母之后突然检测到了一个连词符，则会进入到这个状态。这个状态不会持续，一旦读入下一个字符，就会根据它是字母或者非字母字符，进入到单词内部或单词外部的状态。

使用这一个3状态7过程的状态机模型，可以完美地满足需求。

统计所有单词并将这些单词按照词频进行排序

这个部分就复杂一些。我们的基本思路是使用一个双向链表来存储所需要的数据，具体来说，每个结点记录了一个单词和这个单词的词频，从链表到链表尾词频依次递减，相同词频字母字母靠前的靠近链表头。每次遇到一个单词，我们先去查找有没有对应于这个单词的结点，如果有，就让这个单词的词频加一，否则在链表的尾部添加一个这个单词的结点。然后不论哪种情况，都要对该单词对应的结点进行调整，使它在同一词频的几个其他单词中，根据首字母大小排序，处于正确的位置。最后从链表头开始，依次遍历一百个结点，就能找到词频最高的一百个单词。

这个方法简单粗暴，但效率低下。两个原因，一个是结点交换位置时必须依次在相邻位置进行交换，这个缺点是对于链表这种数据结构来说无法克服；另一个原因是查找单词时必须从链表头开始遍历。我们考察了很多种数据结构，但是没有一种数据结构能够既快速地处理排序，又能快速地查找结点。机智的我决定给这个链表，根据单词内容构建一个哈希索引。对于每一个单词（实际上是一个字符数组），我们可以对所有字符进行求和，然后通过模除得到哈希索引，通过哈希索引来查找结点，大大提高了查找的速度。为了提高哈希函数的性能，我们选取128作为模，因为任何一个数模除128都可以写成它和127进行按位与(&)运算，与运算的速度远远高于除法。

引入了哈希索引的链表看起来像是这样的：

3.代码框架与接口

整体思路现在已经十分明晰了，在统计词频的时候，我们依次读入文件中的字符，根据状态迁移的路径，决定是否到了一个单词的末尾，是否将单词添加进入我们的数据结构。

 	WordState wordState;     //用于记录当前的状态

 	processType process;     //这个变量用于记录状态迁移的路径

 	char c = 0;

 	do {

 		c = in.get();

 		//这个函数可以根据读入字符进行状态转移，并返回转移过程

 		process = wordState.stateTransfer(c);

 		switch (process) {

 			//根据不同状态做出不同的响应

 		case PROCESS_23:

 			//临界状态->单词外部，删去最后一个连词符，单词数++

 			break;

 		case PROCESS_13:

 			//单词内部->单词外部，单词数++

 			break;

 		case PROCESS_33:

 			//单词外部-单词外部，放弃这个非字母字符

 			break;

 		default:

 			//其他情况：储存这个字母字符

 		}

 	} while (c != EOF);

为了记录单词及其词频，我们建立了一个WordList类，其中包括一个链表和这个链表的索引。最后，我们得到一个关于程序的大体框架，这个大体框架的代码可以在这里看到。其中，最重要的两个接口在下面给出：

processType WordState::stateTransfer(char c);        //根据当前状态及下一个字母，返回状态转移的方向

void WordList::addWord(char word[]);        //向WordList中添加一个单词，如果已经有这个单词，则它的词频+1

状态迁移函数十分重要，但之前我们说过，这个状态模型非常简单，只有三个状态七条路径，这里就不详细说明了，你可以去github上看到具体的实现。添加单词的函数就比较繁琐了，它涉及到：利用单词计算哈希索引、根据哈希索引查找结点，对结点的位置进行调整。具体的代码在下面给出。

    int  p_index = Hash(word);    //利用单词计算哈希索引

    WordIndex* pIndex = index[p_index];

    while (pIndex != nullptr) {

        Word *pWord = pIndex->pWord;

        if (!strcmp(word, pWord->word)) {        //在哈希索引对应的几个单词中，找到我们需要找到的单词

            pWord->num++;                //如果找到了，首先把这个单词的词频+1

            //接着根据词频调整单词的位置

            Word *qWord = pWord->previous;

            while (qWord->num < pWord->num) {

                if (qWord == pWordHead)

                    return;

                shiftWord(pWord);

                qWord = pWord->previous;

            }

            //然后再在同一词频下根据单词在字典中的顺序调整位置

            while (strcmp(qWord->word, pWord->word) > 0) {

                if (qWord->num > pWord->num) return;

                shiftWord(pWord);

                qWord = pWord->previous;

            }

            return;

        }

        pIndex = pIndex->next;

    }

当然，上述代码只给出了根据哈希索引成功找出结点的情况，对于首次遇见的单词，无法根据哈希索引找到它，那我们就在链表的末尾增加一个新的结点以记录这个单词，然后为它建立一个索引。具体的代码可以在github中找到。

4.单元测试

WordList类是我认为最有风险的一个类，它用于实现这个项目最最最主要的功能：词频统计。而为了实现这个功能，它又要调用各种子函数（如哈希函数），从函数调用图来看，它的入度和出度总和是最高的。具体的测试用例设计表格在下面给出。完整的测试用例表格可以在我们的github上看到。

13个测试用例，从最简单的对一至两个单词进行的功能测试，到最后面对高频词、长单词、超多种类单词进行性能测试，基本把能想到的部分都测了。

其中，第八个超长单词测试，我们使用了一个22个字母组成的单词进行测试，注意到我们代码中为单词设置的最大长度是20，所以这里产生了错误。修改的方法很简单，重新设定单词最大长度即可。

第12和第13个测试用例出错是我没有想到的，这个测试用例无法正常运行，提示说这是一个非法堆指针错误。

一开始我以为是堆空间不够了（因为从aaa-zzz总共有一万多个不同的单词，意味着链表有一万多个结点），我就调大了堆空间，但是没有奏效。我就只好硬着头皮使用断点调试，发现其实链表建立很成功，出错的是在测试执行完毕之后，释放空间的那段代码。为了少些几行代码，在释放链表空间的时候，我采取了简单粗暴的递归方式：在释放一个结点之前，首先调用next结点的析构函数，然后再释放自己。这就是一个递归的过程。

    //错误的示例

    ~Word() {

        delete next;

        next = nullptr;

    }

但是，现在我们总共有一万多个链表结点，也就是要递归调用10000多层！！！栈空间肯定不够了。要怪只能怪我偷懒，后来我老老实实改成了用一个for循环释放结点，测试就成功通过了。

        //正确的示例

	Word *p = pWordHead;

	while (p != nullptr) {

		pWordHead = p->next;

		delete p;

		p = pWordHead;

	}

成功的单元测试脚本运行结果如下图。一个值得注意的现象是，用例12和用例13分别是顺序多单词测试和逆序多单词测试。在顺序多单词测试中，所有的单词都按照字典顺序进入链表，不需要做多余的排序，因此仅仅用了307毫秒就完成了对一万七千多个单词的词频统计。相比之下，用例13每个单词都按照字典逆序进入链表，这意味着每个单词都要进行一次排序（而且这个排序很慢，是一个节点一个节点地挪动，在前面也解释了，这是链表的硬伤），最后用了24秒才完成统计，是用例12的80倍！如果不使用链表，而是使用向量的话，可以考虑使用先统计后排序的策略，向量排序是很快的，它有封装好的快速排序的算法，可惜我既然已经走上了链表的道路，再推翻重写就有点不太愿意了。

总体来说，我负责的部分测试质量还是不错的，它全方位地考虑了各种情况，包括极限情况，而且也确实发现并解决了问题。对于被测模块（WordList类），我认为在测试过后，它的质量也十分的好：首先它能正确完成需求。其次，对于各种高频词、长单词、多单词都能够处理。只有对于极端情况（用例13），才会有些吃力，不过这个情况简直太极端了，正常的用户绝对不会遇到。

5.静态检查

使用静态测试是为了确保代码符合行业规范。在这个项目中，我们参考了Google给出的C++风格指南，并且对所有的代码进行了检查。Google给出的代码规范涉及的范围十分全面，从头文件、命名空间，一直到if……else……语句，到注释、空格、花括号，都给出了详尽的规范。我们本来想使用Google提供的所有规范，但后来失败了。一方面，有些规范我们不是很能理解，例如Google对于命名空间提出的规范，我们并不能完全地理解；另一方面，规范中的某些内容我们并不认可，比如对于变量的命名，Google推荐使用下划线分隔变量中的每个单词，而我们认为变量命名使用变量首字母小写、单词首字母大写，中间不使用空格分隔的方式也很好（而且这是面向对象程序设计老师推荐的命名方式）。

综上，最后我们仅使用了头文件、注释、格式上的规范对整个项目进行代码检查。

进行代码检查，我们使用的是一款也是由Google提供的代码检查工具cpplint。这款工具十分方便，对于一款配置好Python环境的电脑来说，只要将被测文件和脚本文件cpplint.py放在同一目录下，然后使用控制台运行Python脚本（被测文件路径作为参数），就能够快速地进行测试。对于Python3环境来说，需要对脚本进行一些修改，修改的方法在这里给出。

我们的代码主要存在的问题就是格式，以及一点点头文件的问题。Google规定代码中所有用Tab制表符的地方都得使用空格，每个花括号之前都要有一个空格，以及对于if……else……语句来说，只要一个分支使用了花括号，那么所有的分支都要使用花括号，而且else分支必须和前后两个花括号处在同一行。对于注释，注释内容和双斜杠之间必须要留有一个空格（我也不知道为什么）。

    // 符合Google 规范的代码

    if ((c >= 'a') && (c <= 'z')) {

        state = INNERWORD;

    } else if (c == '-') {

            if (state == INNERWORD)

                state = CRITICAL;

            else

                state = OUTERWORD;

    } else {

        state = OUTERWORD;

    }

// Copyright[2018]<Star>

#ifndef WCPRO_WORDLIST_H_

#define WCPRO_WORDLIST_H_

// 在这里添加代码...

#endif  // WCPRO_WORDLIST_H_

不得不说，Google给出的规范真的是面面俱到。然而真的要实现它的所有规范我也不是很愿意。就拿#define保护来说吧，这三行代码，在VS编译器下，只需要用 #pragma once 这一条指令就可以实现。对于if……else……分支的种种规范，我觉得都很多余。我个人本身也有一套自己的格式规范，我的if语句看起来本来也相当顺眼，非常整齐，改成Google规范后反而看着不舒服了。

这个项目大部分代码都是我和Levey写的，就我们所采用的那部分Google规范而言，我们实际上都是差不多的。原因就是，在VS编辑器中，调整代码格式可以很方便地使用一组组合键来完成（Ctrl+K 和 Ctrl+F），使用这个组合键，可以快速地将我们的代码调整至VS的代码规范。对于没有采用Google规范的那部分（即，变量命名），我自认为胜他一筹，我对于变量命名，都会确实使用变量的含义命名，如pIndex, wordState等等，不会使用形如c, p, q 这样的简单的单字母来命名。（在小组讨论之前，我单独和Levey同学讨论了代码，提前把命名问题告诉了他，在静态检查之前就已经改正了。）

6.性能测试和优化

I/O优化

为了寻找一份一个在内容上能造成足够压力的txt文档，我在网上找了以《巴黎圣母院》为首的四部英文名著，把它们整合成一份大小超过5M的txt文档。这份文档也会在github中提供（文件非常大，需要下载下来才能看到）。

第一次测试是很惨烈的，我运行了数秒钟之后发现程序没反应，特地加了断点去看。确保程序的确在正确地运行后，我又足足等了一分多钟才运行出结果。而我室友跑出来的程序只要两秒钟（虽然室友的是错的）。

这个运行时间让我十分惊讶，首先我决定对I/O进行优化。我们的程序读取文件采用的是逐字符读取的方式，边读文件边处理，那么一个文件里面字符越多，我们的I/O次数就越多。于是，我们对此进行了改进。先将文件的所有内容一次性读到内存中，然后就可以关闭文件，从内存中逐字符判断了。

// 改进的I/O代码

ifstream in(fileName, ios::binary);

if (!in) {  // Determine if the file exists

	cout << fileName << "file not exists" << endl;

	return nullptr;

}

filebuf *pbuf = in.rdbuf();

// 调用buffer对象方法获取文件大小

long size = pbuf->pubseekoff(0, ios::end, ios::in);

if (size == 0) {

	cout << fileName << "file is empty" << endl;

	in.close();

	return nullptr;

}

pbuf->pubseekpos(0, ios::in);

// 分配内存空间

char *ch = new char[size + 1];

pbuf->sgetn(ch, size);

ch[size] = '\0';

in.close();

在进行了这一优化后，运行时间减少了5秒（是的，只减少了5秒而已）。

排序优化

作为一个执着追求优质程序的人，我并不满足于这短短5秒的缩短。并且我们在前面提到，链表是一个对排序极其不友好的数据结构。想必剩下的时间开销就是链表造成的。终于，我决定彻底放弃链表。注意到需求中说，只要对前100个单词进行排序。所以我觉得在统计单词的时候不去做任何的排序，在统计完之后，首先采用选择算法找出前一百个单词，然后再进行排序。创建一个优先队列（最小堆）来做这件事情再适合不过了。对于一个单词量（n个）很多的文件来说，我们建一个大小为100，层数为7的堆，最坏情况下的时间开销也是O(7n)，是一个线性的时间开销。对一个大小为100的固定的堆进行排序，在单词量很大的情况下，可以视为将时间开销视为常数！当然，在统计单词的时候，为了快速查找单词，我们仍然沿用了之前的哈希索引，将所有的结点先存放在散列中，最后在输出的时候再进行堆排序。

堆的常规操作包括建堆、上滤、下滤、排序，这些我们在这里不多说明。散列的使用也和之前相差不大，具体的代码可以再github上看到。优化过后的代码，运行时间大幅下降，从之前的一分半钟下降到现在的13秒，速度提高了六倍！在面对更加巨大的文件时，可以估计，时间增长也会想当缓慢。因为当文件足够大是，由于英语单词的种类并未是无限的，到最后单词种类必然会趋于一个定值，这意味着我们的单词结点数目并不会无限地上升！在一定范围内，我们的时间复杂度和结点数成线性相关，那么由于排序所造成的时间开销，将不再无限制的上升！唯一会增加时间开销的就是I/O操作，当文件非常非常非常非常巨大时，排序的开销趋于定值，I/O操作成为时间开销的主导。不过，我们已经在上一步优化了I/O，而且文件再大也不会大到无限制，至少不会超过电脑所能提供的最大的堆空间。

哈希优化

然而想想室友的程序只花了2秒多久运行完成了，我还是很不甘心的。他直接调用了某些库文件提供的方法，这些方法为了确保高效率，甚至使用了汇编代码来编写！所以我们也要继续优化（当然，我们仍然不会去调用现成的库函数）。现在，我们的IO操作、统计、排序的时间开销是这样的：

现在，统计的时间开销变成了整个项目优化的瓶颈！回顾一下我的统计是怎么实现的：首先构建一个长度为128的散列表，在录入单词的时候，给单词的所有字符求和并取模，得到一个散列表的索引，然后根据索引得到一系列的结点（这些结点以散列表为头结点，形成一个线性链表），逐一排查，如果遍历完这个索引下的所有结点，仍然没有找到单词，那么就在散列表的头部添加一个结点。查找、增加结点的过程看起来是这样的：

void WordList::addWord(char word[]) {

    // Add the word to the WordList (or word frequency +1)

    int  p_index = Hash(word);

    Word* pWord = index[p_index];

    while (pWord != nullptr) {

        if (!strcmp(word, pWord->word)) {

            pWord->num++;

			return;

        }

		pWord = pWord->next;

    }

    pWord = new Word(word, 1, index[p_index]);

	index[p_index] = pWord;

	wordNum++;

}

现在，这里的时间开销达到了瓶颈，所以我们不得不再去对这个地方做出改进。首先想到的是，对于一个5M的文件，我们使用一个大小为128的散列表来存放单词，可以预料到，效率会十分低下。每个单元里可能会有上百个单词，每次都要遍历这些链表，时间开销会十分昂贵。我们可以把散列表扩大吗？

答案是可以，而且扩大散列表，并不会加剧空间开销。我们知道，在散列表还是一个空表，没有任何一个结点时，它的空间开销是L倍的结点指针大小（L是散列表的长度），当成千上百个结点慢慢进入散列时，散列表本身的空间开销仍然是L倍的结点指针大小，就可以看成是一个常量了。而结点的个数和文件里面的单词种类有关，和散列表的长度无关。于是，即使我们将散列表的长度扩大数倍，也不会付出很大的空间代价。当然，我们也不会无限制地扩大，注意到我们的哈希函数是对单词所有字符求和，高频单词通常都比较短，求和结果也就是几百而已。如果散列表太长，散列表靠后的那些桶就没办法最大效率地利用到，散列就不均匀了。

在我们的深思熟虑以及亲自尝试下，我们认为512是一个合适的散列长度。将散列表增长后，时间开销有了显著的减少，大致缩短为原来的三分之一。

还有一个问题。在我们通过哈希函数得到索引，然后对一系列具有相同索引的结点进行逐一排查时，如果可以尽量保证高频词优先被排查，那么效率就会进一步提高！审视一下我们之前的代码，每次我们在散列中添加单词时，都会选择在散列的头部添加。这意味着，最先出现的单词排在了散列的尾部，每次都会被最后一个排查到。对于一个有意义的文本，高频词通常都会很快遇到，低频词通常会在文件中后部才首次出现。这无疑会大大增加排查产生的时间开销。

因此，我们决定将这些后出现的单词添加到每个散列表引出的链表的尾部。这一做法并不会使得每次添加产生额外的开销（都只要排查一次所有结点），但是大大提高了查找的效率。在这一次优化后，我们的性能再一次得到了质的飞跃！运行时间缩短了三分之一！不过还是要强调一点，对于一个全随机的无意义的文件，这一做法并不会提高效率！

如果你想看一看我们写的改进后的代码，可以在这里查看WordList.h。

这下，对于一个5M的有意义的文件，我们仅仅需要2.100秒就可以完成词频统计（包括输入、统计、排序、输出），和室友调用库函数的效率不相上下！相比最开始的97秒，性能提高了45倍！并且当文件大小不断增长，我们的统计、排序和输出的时间开销将趋于常数（因为单词的种类趋于常数，散列表的大小是常数，并且对100个单词进行排序和输出也是常数开销），IO操作相当快，程序的整体性能非常高！

（运气最好的一次，仅仅在2秒内就完成了对一个5M大小的文件的词频统计！）

7.总结

我们所做的这个项目可以说是非常有意义了！从一开始认为这个项目十分简单，到后面开始测试发现各种奇怪的bug，再到最后为了提升性能对源代码大幅修改，我亲自见证了一个简陋的程序进化为一个高质量程序的过程。为了做这个程序，我前后使用了散列、链表、优先队列，这都是最最重要的数据结构，现在，我能够驾轻就熟地亲手操纵这些数据结构，这意味着我离一个合格的程序员又近了一步。

纵观这次项目开发的过程，我们先进行需求分析，然后设计、编码，在保证程序基本正确的情况下，首先进行静态测试以规避隐藏的缺陷，然后设计测试用例进行详细的单元测试（从最基础的功能，到用户可能使用到的最刁钻的功能），最后进行了性能测试。实际上，开发和测试是不分家的，在编码的时候，绝不可能一味地从头写到尾，一定是边写就边测试了；在性能测试时，这点我深有体会，性能测试花费的时间远远没有我为了提升性能，而进行的“二次开发”多。测试和开发相辅相成，如果孤立地看待测试和开发这两件事情，那软件质量一定也不会好。