第7 章查找技术
课后习题讲解
1. 填空题
⑴顺序查找技术适合于存储结构为（）的线性表，而折半查找技术适用于存储结构为（）的线性表，并且表中的元素必须是（）。
【解答】顺序存储和链接存储，顺序存储，按关键码有序
⑵ 设有一个已按各元素值排好序的线性表，长度为125，用折半查找与给定值相等的元素，若查找成功，则至少需要比较（）次，至多需比较（）次。
【解答】1，7
【分析】在折半查找判定树中，查找成功的情况下，和根结点的比较次数最少，为1次，最多不超过判定树的深度。⑶ 对于数列{25，30，8，5，1，27，24，10，20，21，9，28，7，13，15}，假定每个结点的查找概率相同，若用顺序存储结构组织该数列，则查找一个数的平均比较次数为（）。若按二叉排序树组织该数列，则查找一个数的平均比较次数为（）。【解答】8，59/15
【分析】根据数列将二叉排序树画出，将二叉排序树中查找每个结点的比较次数之和除以数列中的
元素个数，即为二叉排序树的平均查找长度。
⑷ 长度为20的有序表采用折半查找，共有（）个元素的查找长度为3。
【解答】4
【分析】在折半查找判定树中，第3层共有4个结点。
⑸ 假定一个数列{25，43，62，31，48，56}，采用的散列函数为H(k)=k mod 7，则元素48的同义词是（）。
【解答】62
【分析】H(48)= H(62)=6
⑹ 在散列技术中，处理冲突的两种主要方法是（）和（）。
【解答】开放定址法，拉链法
⑺ 在各种查找方法中，平均查找长度与结点个数无关的查找方法是（）。
【解答】散列查找
【分析】散列表的平均查找长度是装填因子的函数，而不是记录个数n的函数。
⑻ 与其他方法相比，散列查找法的特点是（）。【解答】通过关键码计算记录的存储地址，并进行一定的比
2. 选择题
⑴ 静态查找与动态查找的根本区别在于（）。
A 它们的逻辑结构不一样
B 施加在其上的操作不同
C 所包含的数据元素的类型不一样
D 存储实现不一样【解答】B
【分析】静态查找不涉及插入和删除操作，而动态查找涉及插入和删除操作。
⑵ 有一个按元素值排好序的顺序表（长度大于2），分别用顺序查找和折半查找与给定值相等的元素，比较次数分别是s和b，在查找成功的情况下，s 和b的关系是（）；在查找不成功的情况下，s
和b的关系是（）。
A s=b
B s>b
C s
D 不能确定
【解答】D，D
【分析】此题没有指明是平均性能。例如，在有序表中查找最大元素，则顺序查找比折半查找快，而平均性能折半查找要优于顺序查找，查找不成功的情况也类似。
⑶ 长度为12的有序表采用顺序存储结构，采用折半查找技术，在等概率情况下，查找成功时的平均查找长度是（），查找失败时的平均查找长度是（）。
A 37/12
B 62/13
C 3 9/12
D 49/13
【解答】A，B
【分析】画出长度为12的折半查找判定树，判定树中有12个内结点和13个外结点。
⑷ 用n个键值构造一棵二叉排序树，其最低高度为（）。
A n/2
B n
C log2n
D log2n+1
【解答】D
【分析】二叉排序树的最低高度与完全二叉树的高度相同。
⑸ 二叉排序树中，最小值结点的（）。
A 左指针一定为空
B 右指针一定为空
C 左、右指针均为空
D 左、右指针均不为空【解答】A
【分析】在二叉排序树中，值最小的结点一定是中序遍历序列中第一个被访问的结点，即二叉树的最左下结点。
⑹ 散列技术中的冲突指的是（）。
A 两个元素具有相同的序号
B 两个元素的键值不同，而其他属性相同
C 数据元素过多
D 不同键值的元素对应于相同
的存储地址
【解答】D
⑺ 设散列表表长m=14，散列函数H(k)=k mod 11。表中已有15、38、61、84四个元素，如果用线性探侧法处理冲突，则元素49的存储地址是（）。
A 8
B 3
C 5
D 9
【解答】A
【分析】元素15、38、61、84分别存储在4、5、6、7单元，而元素49的散列地址为5，发生冲突，向后探测3个单元，其存储地址为8。
⑻ 在采用线性探测法处理冲突所构成的闭散列表上进行查找，可能要探测多个位置，在查
找成功的情况下，所探测的这些位置的键值（）。
A 一定都是同义词
B 一定都不是同义词C不一定都是同义词D 都相同
【解答】C
【分析】采用线性探测法处理冲突会产生堆积，即非同义词争夺同一个后继地址。
3. 判断题
⑴ 二叉排序树的充要条件是任一结点的值均大于其左孩子的值，小于其右孩子的值。
【解答】错。
分析二叉排序树的定义，是左子树上的所有结点的值都小于根结点的值，右子树上的所有结点的值都大于根结点的值。例如图7-7所示二叉树满足任一结点的值均大于其左孩子的值，小于其右孩子的值，但不是二叉排序树。
⑵ 二叉排序树的查找和折半查找的时间性能相同。
【解答】错。二叉排序树的查找性能在最好情况和折半查找相同。⑶ 若二叉排序树中关键码互不相同，则其中最小元素和最大元素一定是叶子结点。
【解答】错。在二叉排序树中，最小元素所在结点一定是中序遍历序列中第一个被访问的结点，即是二叉树的最左下结点，但可能有右子树。最大元素所在结点一定是中序遍历序列中最后一个被访问的结点，即是二叉树的最右下结点，但可能有左子树。如图7-8所示，5是最小元素，25是最大元素，但5和25都不是叶子结点。
⑷ 散列技术的查找效率主要取决于散列函数和处理冲突的方法。
【解答】错。更重要的取决于装填因子，散列表的平均查找长度是装填因子的函数。
⑸ 当装填因子小于1时，向散列表中存储元素时
不会引起冲突。
【解答】错。装填因子越小，只能说明发生冲突的可能性越小。
4．分别画出在线性表（a，b，c，d，e，f，g）中进行折半查找关键码e和g的过程。
【解答】查找关键码e的过程如图7-9所示，查找关键码g的过程如图7-10所示。
5．画出长度为10的折半查找判定树，并求等概率时查找成功和不成功的平均查找长度。
【解答】参见7.2.1。
6．将数列（24，15，38，27，121，76，130）的各元素依次插入一棵初始为空的二叉排序树中，请画出最后的结果并求等概率情况下查找成功的平均查找长度。
【解答】二叉排序树如图7-11所示，其平均查找长度=1+2×2+3×2+4×2=19/7
7．一棵二叉排序树的结构如图7-12所示，结点的值为1～8，请标出各结点的值。
【解答】二叉排序树中各结点的值如图7-13所示。
8．已知散列函数H(k)=k mod 12，键值序列为(25, 37, 52, 43, 84, 99, 120, 15, 26, 11, 70, 82)，采用拉链法处理冲突，试构造开散列表，并计算查找成功的平均查找长度。
【解答】H(25)=1, H(37)=1, H(52)=4, H(43)=7,
H(84)=0, H(99)=3,
H(120)=0, H(15)=3, H(26)=2, H(11)=11, H(70)=10, H(82)=10
构造的开散列表如下：
平均查找长度ASL=(8×1+4×2)/12=16/12
9. 算法设计
⑴ 设计顺序查找算法，将哨兵设在下标高端。【解答】将哨兵设置在下标高端，表示从数组的低端开始查找，在查找不成功的情况下，算法自动在哨兵处终止。具体算法如下：
⑵ 编写算法求给定结点在二叉排序树中所在的层数。
【解答】根据题目要求采用递归方法，从根结点开始查找结点p，若待查结点是根结点，则深度为1，否则到左子树（或右子树）上去找，查找深度加1。具体算法如下：
⑶ 编写算法，在二叉排序树上找出任意两个不同结点的最近公共祖先。
【解答】设两个结点分别为A和B，根据题目要求分下面情况讨论：
⑴ 若A为根结点，则A为公共祖先；
⑵ 若A->datadata且root->datadata，root为公共祖先；
⑶ 若A->datadata且B->datadata，则到左子树查找；
⑷ 若A->data>root->data且B->data>root->data，则到右子树查找。
具体算法如下：
⑷ 设计算法判定一棵二叉树是否为二叉排序树。【解答】对二叉排序树来讲，其中序遍历序列为一个递增序列。因此，对给定二叉树进行中序遍历，如果始终能够保证前一个值比后一个值小，则说明该二叉树是二叉排序树。
具体算法如下：
学习自测及答案
1．已知一个有序表为（12，18，24，35，47，50，62，83，90，115，134），当折半查找值为90的元素时，经过（）次比较后查找成功。
A 2
B 3
C 4
D 5
【解答】A
2．已知10个元素（54，28，16，73，62，95，60，26，43），按照依次插入的方法生成一棵二叉排序树，查找值为62的结点所需比较次数为（）。
A 2
B 3
C 4
D 5
【解答】B
3．已知数据元素为（34，76，45，18，26，54，92，65），按照依次插入结点的方法生成一棵二叉排序树，则该树的深度为（）。
A 4
B 5
C 6
D 7
【解答】B
4．按（）遍历二叉排序树得到的序列是一个有序序列。
A 前序
B 中序
C 后序
D 层次
【解答】B
5．将二叉排序树T按前序遍历序列依次插入初始为空的二叉排序树T '中，则T与T'是相同的，这种说法是否正确？
【解答】正确
6. 一棵高度为h的平衡二叉树，最少含有个结点。
A 2h
B 2 h -1
C 2 h +1
D 2 h -2
【解答】D
7．在散列函数H(k)= k mod m中，一般来讲，m 应取（）。
A 奇数
B 偶数
C 素数
D 充分大的数
【解答】C
8．已知关键码序列为（Jan, Feb, Mar, Apr, May, Jun, Jul, Aug, Sep, Oct, Nov, Dec），散列表的地址空间为0~16，设散列函数为H(x)=，其中i为关键码中第一个字母在字母表中的序号，采用线性探测法和链地址法处理冲突，试分别构造散列表，并求等概率情况下查找成功的平均查找长度。
【解答】H(Jan)=10/2=5, H(Feb)=6/2=3,
H(Mar)=13/2=6, H(Apr)=1/2=0
H(May)=13/2=6, H(Jun)=10/25, H(Jul)=10/25,
H(Aug)=1/2=0
H(Sep)=19/2=8, H(Oct) =15/2=7, H(Nov) =14/2=7, H(Dec) =4/2=2
采用线性探测法处理冲突，得到的闭散列表如下：
平均查找长度
=(1+1+1+1+2+4+5+2+3+5+6+1)/12=32/12
采用链地址法处理冲突，得到的开散列表如下：
平均查找长度=(1×7+2×4+3×1)/12=18/12
9. 试推导含有12个结点的平衡二叉树的最大深度，并画出以棵这样的树。
【解答】令Fk表示含有最少结点的深度为k的平衡二叉树的结点树目，则：
F1=1，F2=2，…，Fn= Fn-2+Fn-1+1。含有12 个结点的平衡二叉树的最大深度为5，例如：
3本文为国家社会科学基金项目“基于中文X ML 文档的全文检索研究”的成果之一,项目编号:04CT Q005。 ●熊回香,夏立新(华中师范大学 信息管理系,湖北 武汉 430079) 自然语言处理技术在中文全文检索中的应用 3 摘 要:自然语言处理技术是中文全文检索的基础。首先介绍了全文检索技术及自然语言处理技术,接着详细地阐述了自然语言处理技术在中文全文检索中的应用,并对目前基于自然语言处理技术的中文全 文检索技术的局限性进行了分析,探讨了中文全文检索技术的未来发展方向。 关键词:自然语言处理;全文检索;智能检索 Abstract:Natural language p r ocessing technol ogy is the basis of Chinese full 2text retrieval .This paper firstly intr oduces the full 2text retrieval technol ogy and natural language p r ocessing technol ogy .Then,it gives a detailed 2descri p ti on of the app licati on of natural language p r ocessing technol ogy in Chinese full 2text retrieval .The p resent li m itati ons of the Chinese full 2text retrieval system based on natural language p r ocessing technol ogy is als o ana 2lyzed .Finally,the paper exp l ores the devel opment trend of Chinese full 2text retrieval technol ogy in future . Keywords:natural language p r ocessing;full text retrieval;intelligent retrieval 随着社会网络化、信息化程度的日益提高,网上信息呈指数级剧增,人们越来越强烈地希望用自然语言同计算机交流,并能方便、快捷、准确地从互联网上获得有价值的信息,因此,自然语言处理技术和中文全文检索技术成为当今计算机科界、语言学界、情报学界共同关注的课题,并共同致力于将自然语言处理技术的研究成果充分运用到全文检索中,从而促进了全文检索技术的发展。 1 全文检索技术 全文检索是一种面向全文和提供全文的检索技术,其核心技术是将文档中所有基本元素的出现信息记录到索引库中,检索时允许用户采用自然语言表达其检索需求,并借助截词、邻词等匹配方法直接查阅文献原文信息,最后将检索结果按相关度排序返回给用户。因而索引数据库的建立是全文检索系统实现的基础,它以特定的结构存储了数据资源的全文信息,从而为全文检索系统提供可检索的数据对象。在中文全文检索系统中,建立索引库的前提是运用自然语言处理技术对中文信息进行基于词(字)、句、段落等更深层次的处理。 2 自然语言处理技术 自然语言是指作者所使用的书面用语,在信息检索中包括关键词、自由词和出现在文献题名、摘要、正文或参 考文献中的具有一定实质意义的词语[1]。自然语言处理 (Natural Language Pr ocessing,NLP )是语言信息处理的一 个重要分支,在我国就是中文信息处理。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法,具体来说就是用计算机对包括汉语(字)的形、音、义等信息及词、句子、篇章的输入、输出、存储和识别、分析、理解、生成等多方面的加工处理[2]。由于自然语言处理侧重于词、句子、篇章,因而词法分析、句法分析、语义分析、语用分析、语境分析便构成了自然语言处理研究内容的基础部分。 211 词法分析 词法分析包括词形和词汇两个层次,其中词形主要是对各种词形和词的可识别部分的处理。如前缀、后缀及复合词的分析;词汇的重点在于复合对词操作和词汇系统的控制。其主要目的是有助于确认词性以及做到部分理解词与词、词与文档之间的关系,提高检索的效率。由于计算机内部存储的中文信息没有明显的词与词之间的分隔符,因此,在中文全文检索系统中,词法分析首要任务之一是对文本信息进行词语切分,即汉语自动分词,汉语自动分词是中文信息处理中的关键技术,也是中文全文检索的瓶颈,只有对汉语词进行正确的切分后,才能准确地提取文献的特征信息,对文献进行正确标引,才能正确分析用户的查询意图,为用户提供准确的信息服务。 212 句法分析 句法分析是对句子中词汇短语进行分析以便揭示句子的语法结构。目的是通过对句型结构的分析,自动抽取复
法规标准库及全文检索系统 一、产品研发背景 为了使电力企业相关人员更方便的查询到国家、行业发布的各种法律、法规及行业标准，避免企业自己搜索各种文件时，不能保证文件信息、版本的正确性和及时性，提高工作效率。开发法规标准库及全文检索系统。 二、产品特点 内容齐全 由中电方大上传和管理软件数据库中文件，上传文件包括电力行业的法律、法规、行业标准和各企业集团规定，还包含一些对这些法律、法规解读的文章或论文，对法律、法规进行更深层次的挖掘理解。企业在生产、培训时使用该软件可以更方便的查询到需要的文件。 文件实时更新 系统中的文件由中电方大进行管理，对每一个文件的过期或作废等，中电方大都保持实时更新，保持系统的与时俱进，保证文件为实时适用的最新版本。 文件查询方便 文件的查询搜索功能，即能输入文件名或关键字在数据库中全部搜索，又能按照法律、法规、标准或是生效年份等不同条件进行查询搜索。 全文所搜功能 此功能是系统的一大亮点。为了便于查询文件及对应文件内容的搜索，系统支持全文搜索功能。如在搜索界面输入“压力容器”，在结果列表中即会显示相关文件的名称，也会显示部分带有关键字的内容。
三、产品功能 系统支持相关法律法规的全面搜索及预览功能。 四、产品解决问题 系统解决了企业在需要获取相关法规文件时不能确定文件的准确性、最新性等问题。 五、提供的产品服务 ◆提供本产品终身更新服务 ◆提供功能个性化开发服务 六、产品适用范围 产品适用于各类企业 七、公司简介 北京中电方大科技股份有限公司，成立于2004年，新三板挂牌上市公司（证券代码430411，简称：中电方大）。 本公司是处于软件和信息技术服务业的安全与应急服务提供商，为电力企业用户提供安全与应急管理及信息化及对应的整体解决方案。公司于2012年获得国家电监会（现国家能源局）颁发的电力安全生产标准化一级评审机构资质，从事发电企业、电力建设企业的安全生产标准化评审业务。于2014年获得国家能源局指定的电力安全培训机构资质，为发电企业、电网企业相关负责人和安全生
数据库中全文搜索与Like的差别 在SQL Server中，Like关键字可以实现模糊查询，即确定特定字符串是否与制定模式相匹配。这里的模式可以指包含常规字符和通配符。在模式匹配过程中，常规字符必须与字符串中指定的字符完全匹配。不过通过使用通配符可以改变这个规则，如使用?等通配符可以与字符串的任意部分相匹配。故Like关键字可以在数据库中实现模糊查询。 另外数据库库管理员也可以利用全文搜索功能对SQL Server数据表进行查询。在可以对给定的标进行全文查询之前，数据库管理元必须对这个数据表建立全文索引。全文索引也可以实现类似Like的模糊查询功能。如在一张人才简历表中查找符合特定字符串的信息等等。虽然说Like关键字与全文搜索在功能上大同小异，但是在实现细节上有比较大的差异。作为数据库管理员需要了解这个差异，并选择合适的实现模式。 一、查询效率上的差异。 通常情况下，Like关键字的查询效率还是比较快的。特别是对于结构化的数据，Like的查询效率、灵活性方面是值得称道的。但是对于一些非机构化的文本数据，如果通过Like 关键字来进行模糊查询的话，则其执行效率并不是很理想。特别是对于全文查询来说，其速度要慢得多。而且随着记录数量的增多，类似的差异更明显。如在一张表中，有三百万行左右的文本数据，此时如果利用Like关键字来查找相关的内容，则可能需要几分钟的时间才能够返回正确的结果。相反，对于同样的数据通过采用全文搜索功能的话，则可能只需要1分钟不到甚至更多的时间及可以返回结果。故当文本数据的行数比较多时，如在一万行以上，则此时数据库管理员若采用全文搜索功能的话，则可以比较明显的改善数据库的查询效率。 二、对空格字符的敏感性。 在数据库中如果采用Like关键字进行模糊查询，则在这个关键字后面的所有字符都有意义。如现在用户使用like “abcd ”(带有两个空格)查询时，则后面的空格字符对于Like 关键字也是敏感的。也就是说，如果用户利用上面这条语句进行查询时，则被查询的内容必须也是“abcd ”(带有两个空格)这种类型的数据才会被返回。如果被查询的内容是“abcd ”(不带空格或者带有一个空格)则数据库系统会认为这与查询条件不相符合，故不会返回相关的记录。故Like关键字对于空格是比较敏感的。为此在使用Like关键字时候需要特别注意这个问题。如果用户或者程序开发人员不能够确定abcd后面到底是否有空格，则可以通过通配符拉实现。即可以利用”%abcd%”为条件语句。如此的话，无论abcd前面或者后面是否有空格，则都会被查询出来。但是全文搜索的话，通常情况下系统会把空格忽略掉。即在全文搜索功能中，系统会先对查询条件语句进行优化。如果发现空格的话，则往往会实现把空格过滤掉。故全文搜索的话，对于空格等特殊字符往往是不敏感的。 三、对于一些特殊字符的处理要求。 由于数据类型不同，其数据存储方式也不同。为此某些特殊的数据类型可能无法通过Like关键字来实现模糊查询。如对于办好char和varchar数据的模式的字符串比较可能无法通过Like关键字来实现。也就是说，Like关键字后面带的条件语句仅对字符模式有效，不能够使用Like条件语句来查询格式化的二进制数据等等。为此如果数据库管理元要采用Like 关键字，则其必须了解每种数据类型的存储方式以及导致Like关键字比较失败的原因。知己知彼，百战百胜。只有如此数据库管理员才能够避免因为在不恰当的地方采用了Like关键字而造成查询的错误。不过值得高兴的是，Like关键字支持ASCII模式匹配与Unicode模式匹配。如果Like关键字的所有参数都为ASCII字符数据类型，则Like关键字会自动采用ASCII 模式匹配。如果其中任何一个参数为Unicode数据类型，则系统会把所有的参数都转换为Unicode数据类型，并执行Unicode模式匹配。另外需要注意的是，如果Like关键字加上Unicode的数据类型则后面条件语句的空格是有效的，即比较时会考虑到后面出现的空格。
1全文检索系统方案 1.1全文检索需求 1)系统提供模糊检索、分类搜索、高级复合搜索、全文检索、图片内容 检索、跨库检索等多种检索途径； 2)支持字索引和词索引； 3)检索条件具有完整的关键词布尔逻辑运算AND、OR、NOT能力，支持 复合式布尔逻辑运算查询，并且可以配合多组左括号"("与右括号")"作 关键词查询优先级的设置； 4)提供用户多次递进查询的功能，用户可根据上一次查询关键词得到的 检索结果集，增加查询关键词与缩小搜索日期范围，而得到更准确的 查询结果集； 5)能够支持对以上文件中的中文（简体/繁体）、英文、日语、韩语内容 实现关键字检索； 6)支持对Word、TXT、PDF等多种主流文档格式全文检索，并提供开发 接口以支持特殊文档格式的全文检索； 7)在数据源数据发生更新时，能在索引库中反映出来，保证搜索的信息 为最新，即支持增量索引机制； 8)用户可自行设定时间，让系统自动定时进行更新索引； 9)对于百万级记录数的搜索以及结合模糊搜索等查询方式，搜索时间不 得超过10秒； 10)提供跨数据源、数据格式的搜索；
11)同过相关性搜索，能够把和搜索条件相关联的信息搜索出来； 12)不但能够对图片的描述信息进行搜索，还能对图片内容的检索； 13)提供COM与SOAP的搜索接口(Interface) 可让其它应用程序或查询网 页能够提供用户查询入口和查询结果的呈现，用户可通过应用程序或 浏览器访问全文检索服务器，提交查询条件，可在浏览器中查看检索 结果； 14)查询结果集中应包含结果集总数、命中的结果文件的完整路径，以及 符合关键词出现的内容片断； 15)在搜索结果集中，关键词应被标识出来，用特殊的字体及颜色和其他 文字进行区别，查询者可在查询结果片断中一目了然的看到关键词出 现的位置； 16)查询结果可按照关键词命中次数，命中结果文件的修改时间，大小等 条件进行排序； 17)可提供用户对检索命中结果文件在索引库中进行标记，从而再次检索 时，不在标记过的文件中进行查询； 1.2全文检索系统总体方案 系统将采用以下全文检索流程。
如何用C#实现数据库全文检索 目前行业网站的全文检索的方式主要有两种 方式一:通过数据库自带的全文索引 方式二:通过程序来自建全文索引系统 以Sql Server 2005为例 2005本身就自带全文索引功能,你可以先对数据库表建立索引,具体如何建索引网上搜索一下,建立完索引之后,你就可以用SQL来实现检索功能,例如:select * from ytbxw where contaiins(字段,' 中国');多个查询值之间可以用and 或or来实现,在单表以及单表视图上建全文索引对2005来说根本不是问题,但在多表视图建全文索引2005目前还无法实现这个功能,拿https://www.doczj.com/doc/523359573.html,为例,其每个栏目的信息都是分开存放的,所以在检索上就无法用该方法来解决这个问题. 下面重点说一下如何用程序来实现检索功能 如果你想自己开发一个全文检索系统,我想这是相当复杂事情,要想实现也不是那么容易的事情,所以在这里我推荐一套开源程序,那就是 DotLucene,我想大家可能都听过这个东东吧,那我就讲讲如何来实现多表情况下的全文检索. 1、新建winform项目，把https://www.doczj.com/doc/523359573.html,.dll添加到该项目中来 2、创建一个类，类名可以自己取 public class Indexer { private IndexWriter writer; ／／在指定路径下创建索引文件 public Indexer(string directory) { writer = new IndexWriter(directory, new StandardAnalyzer(), true); writer.SetUseCompoundFile(true); }
全文检索需求 档案管理系统 需求整理 1、一个文档有多个附件； 2、文档支持格式：pdf，CEB，txt，html，office（world、excel）、wps 文档，tf、tff； Ceb格式，目前在档案系统已经存在一个对应的txt文件； 现在有两种方案来处理ceb格式：一是把档案系统中的ceb对应的txt文件，迁移过来；二是ceb文件重新转换一次。 3、权限管理，权限有个人、角色、部门分类； 4、检索的内容包括，结构化数据和非结构化数据；可以支持定制查询；可以分多个字段查询（比如：档案类型、查询年份） 5、准确显示摘要和高亮显示； 6、矩阵分析（智能分析相似文档，数据挖掘的一部分）； 档案的现在方案 a)使用lucene2.x 版本； b)系统是二级部署；
c)每个网点比如福建，按地市创建索引文件。每个地市的索引文 件的大小在800M左右，这样单个档案系统的一个网点的索引 总大小应该在10G左右（目前的大小）。 d)每个地市只可以单独查询，目前没有实现合并查询。 e)新建索引和增量索引是分开处理的。 f)权限控制，目前是用户在请求单个文档的时候才验证权限；在 索引和检索两个层次上没有做控制。 其他特点 知识管理系统 需求整理 1、目前是一个文档对应一个附件，但以后有可能支持多个附件； 文档支持格式：知识管理中各种文档都会存在，尽量支持大部分数据格式。 2、支持的格式可以灵活扩展。 3、权限管理，权限有个人、角色、组织、部门等层次； 4、检索的内容包括，结构化数据和非结构化数据；可以支持定制查询； 5、准确显示摘要和高亮显示； 6、智能分析（相似文档，数据挖掘的一部分）；
常见检索技术 作者：陈亚萍学号：1101212925 手工检索（manual retrieval）是一种传统的检索方法，即以手工翻检的方式，利用工具书（包括图书、期刊、目录卡片等）来检索信息的一种检索手段。 与之对应的计算机检索（computer-based retrieval）简称机检，是指利用计算机通过各种数据库查找所需文献信息的方法，检索过程是由人操纵计算机完成的，其匹配是由计算机进行的。在检索过程中，人是整个检索方案的计设者和操纵者。利用机器及计算机，配合以相应的搜索语言和逻辑对相关课题进行检索是检索技术的发展趋势。 检索表达式，又称检索式、检索提问式，是机检中用来表达检索提问的一种逻辑运算 式。构建检索表达式需要用到相关逻辑检索及检索技术。 (一)常用检索方法概述 1.布尔逻辑运算检索——是指利用布尔运算符连接各个检索词，然后由计算机进行相应逻辑 运算，以找出所需信息的方法。它使用面最广、使用频率最高。 2.位置运算检索——位置算符检索是用一些特定的算符（位置算符）来表达检索词与检索词 之间的临近关系，并且可以不依赖主题词表而直接使用自由词进行检索的技术方法。 3.截词检索与词根检索——截词检索是预防漏检提高查全率的一种常用检索技术，大多数系 统都提供截词检索的功能。截词是指在检索词的合适位置进行截断，然后使用截词符进行处理，这样既可节省输入的字符数目，又可达到较高的查全率。词根检索是指输入某一单词，系统会自动匹配与该词具有相同词根的其他词。 4.字段检索——限定如主题、关键词等某个字段进行检索。 5.全文检索——将文件中所有文本与检索项匹配的文字资料检索方法。 6.精确检索——指检索词与结果完全匹配的检索技术。与之对应的模糊检索，则是指检索词 的基础上进行相应的扩展。 7.其他检索技术（禁用词、嵌套、限制词、大小写敏感词等） (二)分述 1.布尔逻辑检索（Boolean retrieval） 乔治·布尔（George Boole，1815年11月－1864年），爱尔兰数学家，哲学家。1848年，布尔出版了T he Mathematical Analysis of Logic，这是他对符号逻辑诸多贡献中的第一次。1854年，他出版了《The Laws of Thought》，这是他最著名的著作。在这本书中布尔介绍了现在以他的名字命名的布尔代数。由于其在符号逻辑运算中的特殊贡献，很多计算机语言中将逻辑运算称为布尔运算，将其结果称为布尔值。布尔逻辑在检索中主要分为与、逻辑或、逻辑非。 （1）逻辑与 示例数据库：CNKI 检索式：智能机器人*控制
1全文检索系统方案 1.1 全文检索需求 1)系统提供模糊检索、分类搜索、高级复合搜索、全文检索、图片内容检 索、跨库检索等多种检索途径； 2)支持字索引和词索引； 3)检索条件具有完整的关键词布尔逻辑运算AND、OR、NOT能力，支持复 合式布尔逻辑运算查询，并且可以配合多组左括号"("与右括号")"作关 键词查询优先级的设置； 4)提供用户多次递进查询的功能，用户可根据上一次查询关键词得到的检 索结果集，增加查询关键词与缩小搜索日期范围，而得到更准确的查询 结果集； 5)能够支持对以上文件中的中文（简体/繁体）、英文、日语、韩语内容实 现关键字检索； 6)支持对Word、TXT、PDF等多种主流文档格式全文检索，并提供开发接 口以支持特殊文档格式的全文检索； 7)在数据源数据发生更新时，能在索引库中反映出来，保证搜索的信息为 最新，即支持增量索引机制； 8)用户可自行设定时间，让系统自动定时进行更新索引； 9)对于百万级记录数的搜索以及结合模糊搜索等查询方式，搜索时间不得 超过10秒； 10)提供跨数据源、数据格式的搜索； 11)同过相关性搜索，能够把和搜索条件相关联的信息搜索出来； 12)不但能够对图片的描述信息进行搜索，还能对图片内容的检索； 13)提供COM与SOAP的搜索接口(Interface) 可让其它应用程序或查询网页 能够提供用户查询入口和查询结果的呈现，用户可通过应用程序或浏览 器访问全文检索服务器，提交查询条件，可在浏览器中查看检索结果； 14)查询结果集中应包含结果集总数、命中的结果文件的完整路径，以及符 合关键词出现的内容片断； 15)在搜索结果集中，关键词应被标识出来，用特殊的字体及颜色和其他文 字进行区别，查询者可在查询结果片断中一目了然的看到关键词出现的 位置； 16)查询结果可按照关键词命中次数，命中结果文件的修改时间，大小等条 件进行排序； 17)可提供用户对检索命中结果文件在索引库中进行标记，从而再次检索 时，不在标记过的文件中进行查询；
通过从互联网上提取的各个网站的信息（以网页文字为主）而建立的数据库中，检索与用户查询条件匹配的相关记录，然后按一定的排列顺序将结果返回给用户。 尤其是中文全文检索技术的研究始于1987年左右，已经有一些商品化的软件。Internet 的普及使得全文检索技术日益成熟起来，其应用已突破传统的情报部门和信息中心的局限性，使该技术的最广大用户变成互联网的用户和桌面用户，而不再仅局限于情报检索专家。 全文检索技术以各类数据如文本、声音、图像等为对象，提供按数据的内容而不是外在特征来进行的信息检索，其特点是能对海量的数据进行有效管理和快速检索。它是搜索引擎的核心技术，同时也是电子商务网站的支撑技术。全文检索技术可应用于企业信息网站、媒体网站、政府站点、商业网站、数字图书馆和搜索引擎中。我们知道，企业信息化是电子商务的基础，企业建立自己的商务站点，构建企业内部信息发布平台，并与其他网站间建立安全的信息发布通道和交换通道，建立电子商务的应用并以数据为中心建立应用平台等方面都离不开全文检索。该检索技术可跨越所有的数据源，支持多种数据和信息格式，对检索结果可按商业分类规则进行排列，也能满足用户特定的知识检索请求，将所有不同信息查询中的命中结果按相关性或分类排列，提供不同格式的信息浏览功能。 [1] 从搜索结果来源的角度，全文搜索工具又可细分为两种，一种是拥有自己的检索程序（Indexer），俗称“蜘蛛”（Spider）程序或“机器人”（Robot）程序，并自建网页数据库，搜索结果直接从自身的数据库中调用，如Google、Fast/AllThe Web、AltaVista、Inktomi、Teoma、WiseNut、百度等；另一种则是租用其他引擎的数据库，并按自定的格式排列搜索结果，如Lycos引擎。 “网络机器人”或“网络蜘蛛”是一种网络上的软件，它遍历Web空间，能够扫描一定IP地址范围内的网站，并沿着网络上的链接从一个网页到另一个网页，从一个网站到
用友知识管理检索系统解决方案 维思比科技（北京）有限公司 2010年4月20日
目录 （一）现状及总体目标 (1) 1.1、背景介绍 (1) 1.2、现状 (1) 1.3、总体目标 (1) 1.4 总体设计 (2) 1.4.1 系统结构图 (3) 1.4.2信息采集工作原理 (3) 1.4.2.1 数据采集 (3) 1.4.2.2 数据分析 (5) 1.4.2.3 数据写入 (5) （二）功能及界面设计 (5) 2.1整合搜索 (6) 2.1.1拼音提示.............................................................................. 错误！未定义书签。 2.1.2拼音纠错 (7) 2.1.3 相关推荐 (7) 2.1.4 多维度智能导航 (7) 2.1.5 二次检索 (7) 2.1.6 精确查询与模糊查询 (7) 2.1.7多维度排序 (7) 2.2 硬件配置 (7) 2.7.1 服务器配置 (7) 2.7.2 网络带宽配置 (8) 2.7.3 软件配置 (8) （三）开发进度安排 (8) 3.1 实施流程 (8) 3.2 实施进度 (8) （四）投资概算 (9) 4.1 软件产品 (9) 4.2 定制开发 (9) 4.3 培训费用 (9) 4.4 总体预算 (9) （五）运行维护和培训 (12) 5.1 维护 (10) 5.2 培训 (11) 5.2.1．培训人员 (11) 5.2.2．培训目标 (12) 5.2.3. 培训内容 (12) 5.2.4. 培训方式 (12) 5.2.5. 培训时间 (12) (六) 附录 (13)
第7 章查找技术 课后习题讲解 1. 填空题 ⑴顺序查找技术适合于存储结构为（）的线性表，而折半查找技术适用于存储结构为（）的线性表，并且表中的元素必须是（）。 【解答】顺序存储和链接存储，顺序存储，按关键码有序 ⑵ 设有一个已按各元素值排好序的线性表，长度为125，用折半查找与给定值相等的元素，若查找成功，则至少需要比较（）次，至多需比较（）次。 【解答】1，7 【分析】在折半查找判定树中，查找成功的情况下，和根结点的比较次数最少，为1次，最多不超过判定树的深度。⑶ 对于数列{25，30，8，5，1，27，24，10，20，21，9，28，7，13，15}，假定每个结点的查找概率相同，若用顺序存储结构组织该数列，则查找一个数的平均比较次数为（）。若按二叉排序树组织该数列，则查找一个数的平均比较次数为（）。【解答】8，59/15 【分析】根据数列将二叉排序树画出，将二叉排序树中查找每个结点的比较次数之和除以数列中的 元素个数，即为二叉排序树的平均查找长度。 ⑷ 长度为20的有序表采用折半查找，共有（）个元素的查找长度为3。 【解答】4 【分析】在折半查找判定树中，第3层共有4个结点。 ⑸ 假定一个数列{25，43，62，31，48，56}，采用的散列函数为H(k)=k mod 7，则元素48的同义词是（）。 【解答】62 【分析】H(48)= H(62)=6
⑹ 在散列技术中，处理冲突的两种主要方法是（）和（）。 【解答】开放定址法，拉链法 ⑺ 在各种查找方法中，平均查找长度与结点个数无关的查找方法是（）。 【解答】散列查找 【分析】散列表的平均查找长度是装填因子的函数，而不是记录个数n的函数。 ⑻ 与其他方法相比，散列查找法的特点是（）。【解答】通过关键码计算记录的存储地址，并进行一定的比 2. 选择题 ⑴ 静态查找与动态查找的根本区别在于（）。 A 它们的逻辑结构不一样 B 施加在其上的操作不同 C 所包含的数据元素的类型不一样 D 存储实现不一样【解答】B 【分析】静态查找不涉及插入和删除操作，而动态查找涉及插入和删除操作。 ⑵ 有一个按元素值排好序的顺序表（长度大于2），分别用顺序查找和折半查找与给定值相等的元素，比较次数分别是s和b，在查找成功的情况下，s 和b的关系是（）；在查找不成功的情况下，s 和b的关系是（）。 A s=b B s>b C s D 不能确定 【解答】D，D 【分析】此题没有指明是平均性能。例如，在有序表中查找最大元素，则顺序查找比折半查找快，而平均性能折半查找要优于顺序查找，查找不成功的情况也类似。 ⑶ 长度为12的有序表采用顺序存储结构，采用折半查找技术，在等概率情况下，查找成功时的平均查找长度是（），查找失败时的平均查找长度是（）。 A 37/12 B 62/13 C 3 9/12 D 49/13 【解答】A，B
SQL Server 2005全文检索技术 1. 前言 1.1 应用背景 随着我国政府和企业信息化的快速普及和发展，来自于供应链、企业生产系统、办公自动化（或公文行文）系统、人事绩效系统、财务管理系统等无一不在积累着各类数据。不仅如此，来自于企业门户网站、通过各种手持移动设备传递的会议通知、保存在业务员笔记本和PDA中的离线产品报价和短期个人销售信息也不一而足。可以说信息无处不在、无时不在、无设备不在，但是它们是否可以在您的手中，即政府和企业的信息系统是否可以把员工需要的信息呈送到他们的指尖之下，这恐怕是另一回事了。信息化普遍实施后，数据获取方式、获取手段的局限，是国内信息化建设主要面临的尴尬现状。 图1：Your Data,Any Where、Any Time、Any Device. But not on your finger. 1.2 主要检索技术的区别 有了数据但是没有被使用，那么这些数据不应该被称为信息。它们无非是不断充斥设备和网络的比特而已，但是如何把数据提供给必要的人员，检索技术是其中非常有效的途径之一。本文笔者主要基于微软平台，针对SQL Server 2005提供的全文检索技术进行介绍。与关系数据查询、多维数据库查询和基于XML 的XQuery、XPath不同，全文检索技术主要处理对象是基于超大数据量的文本数据和结构化的二进制数据上类似LIKE的模糊查询。主要区别见下表。
表1：全文检索与关系数据库查询、多维数据查询、XML查询的对比 2. 全文检索技术简要介绍 2.1 基本概念 如上文所说，全文检索主要应用领域如下： （1）大数据量、超大数据量的结构化平文本数据和模糊匹配查找（Char、Varchar、Nvarchar）。 （2）大数据量、超大数据量的层次型XML数据展开后的查找---含模糊查找（Xml type）。 （3）标准格式的二进制非结构化Word数据的查找（VarBinary[max]、Image）。 与其他检索技术不同的是，全文检索不仅仅提供词汇层次的查询支持，而且可以根据语言环境、不同语言的特点，甚至于用户自定义的配置提供不同语义级的大容量数据模糊匹配检索支持。为了提供语义层次的检索，SQL Server 2005的全文检索明确了如下几个概念： （1）断字符（Word Breaker）：因为对于不同的语言，哪些符号可以用于词汇的分割是不同的，因此全文检索支持不同语言环境的不同断字符。 （2）标记（Token）：是由断字符标识的词或字符串。由于划分是基于特定语言完成的，因此也可以做到语义层次的支持。 （3）干扰词（Noise Word）：主要是那些经常出现，但是对于检索没有多少帮助的词汇。例如：英语中的“a”、“and”、“is”、“the”，汉语中的“的”、“不”、“以”、“了”等。SQL Server 2005中提供配置文件，允许用户自定义自己语言、甚至与本行业、本企业的检索干扰词。 （4）词干分析器（Stemmer）：通过断字符分割后，根据具体的语言和该语言的语法规程生成的特定词汇的变形。
三大中文期刊全文数据库的比较研究 摘要从论文收录情况、检索功能、检索结果、检索界面、用户服务等五个方面对国内三种期刊全文数据库——《中国期刊网全文数据库》、《维普中文科技期刊数据库》和《万方数据资源系统数字化期刊》进行了比较与分析，力图对图书情报机构在数据库选择方面有所指导，同时，对读者有针对性地使用这些数据库有所帮助。 关键词中国期刊网全文数据库维普中文科技期刊数据库万方数据资源系统数字化期刊全文数据库比较电子期刊 《中国期刊网全文数据库》、《维普中文科技期刊数据库》和《万方数据库资源系统数字化期刊》是国内影响力和利用率很高的综合性中文电子期刊全文数据库，这三个数据库已经成为大多数高等院校、公共图书馆和科研机构文献信息保障系统的重要组成部分。在互联网中，这三大数据库也成为中文学术信息的重要代表，体现了我国现有的中文电子文献数据库的建设水平。 笔者结合工作和学习中的实践，就上述三大数据库的收录情况、检索功能、检索结果、检索界面、用户服务等方面进行全面的比较，并通过检索实践举例进行比较分析，以供参考。 1 收录情况 收录范围与数量 《中国期刊网全文数据库》(本文中简称“清华”)是由清华同方光盘股份有限公司、光盘国家工程研究中心和中国学术期刊(光盘版)电子杂志社共同研制出版的综合性全文数据库。该数据库收录自从1994年来公开出版发行的6600余种国内核心期刊和一些具有专业特色的中英文期刊全文，累积全文文献618万多篇（最新数据大于1600万篇），题录1500万余条，按学科分为理工A(数理科学)、理工B(化学化工能源与材料)、理工C(工业技术)、农业、医药卫生、文史哲、经济政治与法律、教育与社会科学、电子技术与信息科学九大类，126个专题文献数据库。 《中文科技期刊数据库》(本文中简称“维普”)由科技部西南信息中心主办，重庆维普资讯有限公司制作。其前身为《中文科技期刊篇名数据库》。该数据库收录了自1989年以来国内出版发行的12000种期刊，其中全文收录8000余种，按学科分为经济管理、教育科学、图书情报、自然科学、农业科学、医药卫生、工程技术等7大类，27个专辑，200个专题，按《中图法》编制了树型分类导航和刊名导航系统，基本覆盖了国内公开出版的具有学术价值的期刊，同时还收录了中国港台地区出版的108种学术期刊，积累700余万篇全文文献（最新数据大于1300万篇），数据量以每年100万篇的速度递增。 《万方数据资源系统数字化期刊》(本文中简称“万方”)是万方数据库资源系统三大组成部分之一，由中国科技信息研究所属下的北京万方数据股份有限公司创办。万方期刊收录了我国自然科学的大量期刊以及社会科学的部分期刊，范围包括基础科学、医药卫生、农业科学、
1 全文检索系统方案 5.1 全文检索需求 1)系统提供模糊检索、分类搜索、高级复合搜索、全文检索、图片内容检 索、跨库检索等多种检索途径； 2)支持字索引和词索引； 3)检索条件具有完整的关键词布尔逻辑运算AND、OR、NOT能力，支持复 合式布尔逻辑运算查询，并且可以配合多组左括号"("与右括号")"作关 键词查询优先级的设置； 4)提供用户多次递进查询的功能，用户可根据上一次查询关键词得到的检 索结果集，增加查询关键词与缩小搜索日期范围，而得到更准确的查询 结果集； 5)能够支持对以上文件中的中文（简体/繁体）、英文、日语、韩语内容实 现关键字检索； 6)支持对Word、TXT、PDF等多种主流文档格式全文检索，并提供开发接 口以支持特殊文档格式的全文检索； 7)在数据源数据发生更新时，能在索引库中反映出来，保证搜索的信息为 最新，即支持增量索引机制； 8)用户可自行设定时间，让系统自动定时进行更新索引； 9)对于百万级记录数的搜索以及结合模糊搜索等查询方式，搜索时间不得 超过10秒； 10)提供跨数据源、数据格式的搜索； 11)同过相关性搜索，能够把和搜索条件相关联的信息搜索出来； 12)不但能够对图片的描述信息进行搜索，还能对图片内容的检索； 13)提供COM与SOAP的搜索接口(Interface) 可让其它应用程序或查询网页 能够提供用户查询入口和查询结果的呈现，用户可通过应用程序或浏览 器访问全文检索服务器，提交查询条件，可在浏览器中查看检索结果； 14)查询结果集中应包含结果集总数、命中的结果文件的完整路径，以及符 合关键词出现的内容片断； 15)在搜索结果集中，关键词应被标识出来，用特殊的字体及颜色和其他文 字进行区别，查询者可在查询结果片断中一目了然的看到关键词出现的 位置； 16)查询结果可按照关键词命中次数，命中结果文件的修改时间，大小等条 件进行排序； 17)可提供用户对检索命中结果文件在索引库中进行标记，从而再次检索 时，不在标记过的文件中进行查询；
Oracle的全文检索技术 Oracle一直致力于全文检索技术的研究，当Oracle9i Rlease2发布之时，Oracle数据库的全文检索技术已经非常完美，Oracle Text使Oracle9i具备了强大的文本检索能力和智能化的文本管理能力。Oracle Text是Oracle9i采用的新名称，在Oracle8/8i中它被称作Oracle interMedia Text。使用Oracle Text，可以方便而有效地利用标准的SQL工具来构建基于文本的新的开发工具或对现有应用程序进行扩展。应用程序开发人员可以在任何使用文本的Oracle数据库应用程序中充分利用Oracle Text搜索，应用范围可以是现有应用程序中可搜索的注释字段，也可是实现涉及多种文档格式和复杂搜索标准的大型文档管理系统。Oracle Text支持Oracle数据库所支持的大多数语言的基本全文搜索功能。 虽然大多数大型数据库都支持全文检索，但Oracle在这方面无疑是最出色的。Oracle 能搜索多种格式的文档，如Word,Execl,PowerPoint,Html,PDF等等。但在使用中也发现有遗憾的地方，Oracle Text无论使用何种过滤器（INSO_FILTER或NULL_FILTER）及何种词法分析器（BASIC_LEXER,CHINESE_VGRAM_LEXER还是CHINESE_LEXER）都不能检索出中文内容的文本文档（TXT,RTF）。 1 Oracle Text的体系架构 下图是Oracle Text的体系架构： 图1 Oracle Text的体系架构 Oracle Text 索引文档时所使用的主要逻辑步骤如下： （1）数据存储逻辑搜索表的所有行，并读取列中的数据。通常，这只是列数据，但有些数据存储使用列数据作为文档数据的指针。例如，URL_DATASTORE 将列数据作为URL 使用。如果对本地文件进行检索，只要指定DATASTORE中FILE_DA TASTORE参数为文件的路径即可。
全?文检索 我们?生活中的数据总体分为两种：结构化数据和?非结构化数据。 ?结构化数据：指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库，元数据 等。 ??非结构化数据：指不定长或?无固定格式的数据，如邮件，word?文档等。当然有的地?方还会提到第三种，半结构化数据，如XML，HTML等，当根据需要可按结构化数据来处理，也可抽取出纯?文本按?非结构化数据来处理。 ?非结构化数据又?一种叫法叫全?文数据。 按照数据的分类，搜索也分为两种： ?对结构化数据的搜索：如对数据库的搜索，?用SQL语句。再如对元数据 的搜索，如利?用windows搜索对?文件名，类型，修改时间进?行搜索等。 ?对?非结构化数据的搜索：如利?用windows的搜索也可以搜索?文件内容，Linux下的grep命令，再如?用Google和百度可以搜索?大量内容数据。 对?非结构化数据也即对全?文数据的搜索主要有两种?方法： ?一种是顺序扫描法(Serial Scanning)：所谓顺序扫描，?比如要找内容包含某?一个字符串的?文件，就是?一个?文档?一个?文档的看，对于每?一个?文档，从头看到尾，如果此?文档包含此字符串，则此?文档为我们要找的?文件，接着看下?一个?文件，直到扫描完所有的?文件。如利?用windows的搜索也可以搜索?文件内容，只是相当的慢。如果你有?一个80G硬盘，如果想在上?面找到?一个内容包含某字符串的?文件，不花他?几个?小时，怕是做不到。Linux下的grep命令也是这?一种?方式。?大家可能觉得这种?方法?比较原始，但对于?小数据量的?文件，这种?方法还是最直接，最?方便的。但是对于?大量的?文件，这种?方法就很慢了。 有?人可能会说，对?非结构化数据顺序扫描很慢，对结构化数据的搜索却相对较快（由于结构化数据有?一定的结构可以采取?一定的搜索算法加快速度），那么把我们的?非结构化数据想办法弄得有?一定结构不就?行了吗？ 这种想法很天然，却构成了全?文检索的基本思路，也即将?非结构化数据中的?一部分信息提取出来，重新组织，使其变得有?一定结构，然后对此有?一定结构的数据进?行搜索，从?而达到搜索相对较快的?目的。 这部分从?非结构化数据中提取出的然后重新组织的信息，我们称之索引。 这种说法?比较抽象，举?几个例?子就很容易明?白，?比如字典，字典的拼?音表和部?首检字表就相当于字典的索引，对每?一个字的解释是?非结构化的，如果字典没有?音节表和部?首检字表，在茫茫辞海中找?一个字只能顺序扫描。然?而字的某些信息可以提取出来进?行结构化处理，?比如读?音，就?比较结构化，分声母和韵母，分别只有?几种可以?一?一列举，于是将读?音拿出来按?一定的顺序排列，每?一项读?音都指向此字的详细解释的页数。我们搜索时按结构化的拼?音搜到读?音，然后按其指向的页数，便可找到我们的?非结构化数据——也即对字的解释。
1.1.1 全文检索系统结构 根据全文检索技术和实现方法，结合需求，检索系统由以下三个部分组成：TRS全文数据库系统(TRS Database Server) TRS 全文检索网关(TRS Gateway) TRS信息发布应用服务器系统（TRS W AS） TRS全文数据库系统(TRS Database Server)采用TRS具有国际领先水平的信息检索和中文自然语言处理研究成果，具有傲视群雄的检索效果和查询性能，核心功能是对结构化和非结构化信息提供全文检索功能。 主要特点包括： ●异构海量数据统一管理，非结构化和结构化数据联合检索 ●Native XML内核，实现全息检索 ●智能辅助检索，支持知识挖掘 ●精确计算，检索速度和准确性共达最优 ●动态索引实时更新，面向事务处理 ●支持Unicode编码，提供多语种查询引擎 ●多级机制保障，信息采集和检索高度安全 ●集群检索，保证高可靠性，随需轻松扩展规模 TRS全文数据库系统(TRS Database Server)通过TRS全文检索网关，可以实现对关系数据库中文本对象字段的全文检索。 TRS内容分发服务器系统提供将数据库中的信息动态发布到Web服务器上，以为平台用户检索使用。 全文检索系统架构图如下所示：
TRS信息发布应用 服务器系统 全文检索系统架构图 1.1.2 全文检索网关 TRS 全文检索系统采用开放的三层体系架构设计，整个系统基于主流的操作系统。 数据层主要为关系型数据库和TRS全文数据库，关系型数据库主要进行存储和管理，而全文数据库实现检索，利用TRS Gateway可以将关系型数据库的数据在TRS全文数据库中建立全文索引，以实现结构化和非结构化数据的全文检索。TRS全文数据库是TRS 公司自主研发的具有知识产权的产品，为了能够更好的提供全文检索和智能检索等应用功能，它其中包括多种词典支持：分词词典、主题词典、停用词典等。 应用层主要依据TRS全文数据库提供的全文检索功能实现平台所需的检索
【标准化说明】三分查找技术与简单应用 三分查找技术适用于答案在某一个区间内，这个区间的特点的是，以答案为分点的两侧区间都单调的增大或者减小： 如右图就是一个分的例子： 三分的区间为[l,r]其中最低点为答案 每次把区间分为3个等分 取x1=l+(r-l)/3 ,x2=r-(r-l)/3 作为分点，看谁更接近标准答案， 并以此来更新左右区间，继续进行二分，直到得到(无限逼 近)答案。 Trick or Treat Description Johnny and his friends have decided to spend Halloween night doing the usual candy collection from the households of their village. As the village is too big for a single group to collect the candy from all houses sequentially, Johnny and his friends have decided to split up so that each of them goes to a different house, collects the candy (or wreaks havoc if the residents don't give out candy), and returns to a meeting point arranged in advance. There are n houses in the village, the positions of which can be identified with their Cartesian coordinates on the Euclidean plane. Johnny's gang is also made up of n people (including Johnny himself). They have decided to distribute the candy after everybody comes back with their booty. The houses might be far away, but Johnny's interest is in eating the candy as soon as possible. Keeping in mind that, because of their response to the hospitality of some villagers, some children might be wanted by the local authorities, they have agreed to fix the meeting point by the river running through the village, which is the line y = 0. Note that there may be houses on both sides of the river, and some of the houses may be houseboats (y = 0). The walking speed of every child is 1 meter per second, and they can move along any direction on the plane. At exactly midnight, each child will knock on the door of the house he has chosen, collect the candy instantaneously, and walk back along the shortest route to the meeting point. Tell Johnny at what time he will be able to start eating the candy. Input Each test case starts with a line indicating the number n of houses ( 1n50 000). The next n lines describe the positions of the houses; each of these lines contains two floating point numbers x and y ( -200 000 x, y 200 000), the coordinates of a house in meters. All