系统程序员成长计划-文本处理(一)状态机(2)
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系统程序员成长计划-文本处理(一)
状态机(2)
o 用有穷状态机解一道面试题。
刚毕业的时候,我到一家外企面试,面试题里有这样一道题:
统计一篇英文文章里的单词个数。
有多种方法可以解这道题,这里我们选择用有穷状态机来解,做法如下:
先把这篇英文文章读入到一个缓冲区里,让一个指针从缓冲区的头部一直移到缓冲区的尾部,指针会处于两种状态:“单词内”或“单词外”,加上后面提到的初始状态和接受状态,就是有穷状态机的状态集。缓冲区中的字符集合就是有穷状态机的字母表。
如果当前状态为“单词内”,移到指针时,指针指向的字符是非单词字符(如标点和空格),那状态会从“单词内”转换到“单词外”。如果当前状态为“单 词外”, 移到指针时,指针指向的字符是单词字符(如字母),那状态会从“单词外”转换到“单词内”。这些转换规则就是状态转换函数。
指针指向缓冲区的头部时是初始状态。
指针指向缓冲区的尾部时是接受状态。
每次当状态从“单词内”转换到“单词外”时,单词计数增加一。
这个有穷状态机的图形表示如下:
下面我们看看程序怎么写:
int count_word(const char* text)
{
/*定义各种状态,我们不关心接受状态,这里可以不用定义。*/
enum _State
{
STAT_INIT,
STAT_IN_WORD,
STAT_OUT_WORD,
}state = STAT_INIT;
int count = 0;
const char* p = text;
/*在一个循环中,指针从缓冲区头移动缓冲区尾*/
for(p = text; *p != '/0'; p++)
{
switch(state)
{
case STAT_INIT:
{
if(IS_WORD_CHAR(*p))
{
/*指针指向单词字符,状态转换为单词内*/
state = STAT_IN_WORD;
}
else
{
/*指针指向非单词字符,状态转换为单词外*/
state = STAT_OUT_WORD;
}
break;
}
case STAT_IN_WORD:
{
if(!IS_WORD_CHAR(*p))
{
/*指针指向非单词字符,状态转换为单词外,增加单词计数*/
count++;
state = STAT_OUT_WORD;
}
break;
}
case STAT_OUT_WORD:
{
if(IS_WORD_CHAR(*p))
{
/*指针指向单词字符,状态转换为单词内*/
state = STAT_IN_WORD;
}
break;
}
default:break;
}
}
if(state == STAT_IN_WORD)
{
/*如果由单词内进入接受状态,增加单词计数*/
count++;
}
return count;
}
用状态机来解这道题目,思路清晰,程序简单,不易出错。
这道题目只是为了展示一些奇技淫巧,还是有一些实际用处呢?回答这个问题之前,我们先对上面的程序做点扩展,不只是统计单词的个数,而且要分离出里面的每个单词。
int word_segmentation(const char* text, OnWordFunc on_word, void* ctx)
{
enum _State
{
STAT_INIT,
STAT_IN_WORD,
STAT_OUT_WORD,
}state = STAT_INIT;
int count = 0;
char* copy_text = strdup(text);
char* p = copy_text;
char* word = copy_text;
for(p = copy_text; *p != '/0'; p++)
{
switch(state)
{
case STAT_INIT:
{
if(IS_WORD_CHAR(*p))
{
word = p;
state = STAT_IN_WORD;
}
break;
}
case STAT_IN_WORD:
{
if(!IS_WORD_CHAR(*p))
{
count++;
*p = '/0';
on_word(ctx, word);
state = STAT_OUT_WORD;
}
break;
}
case STAT_OUT_WORD:
{
if(IS_WORD_CHAR(*p))
{
word = p;
state = STAT_IN_WORD;
}
break;
}
default:break;
}
}
if(state == STAT_IN_WORD)
{
count++;
on_word(ctx, word);
}
free(copy_text);
return count;
}
状态机不变,只是在状态转换时,做是事情不一样。这里从“单词内”转换到其它状态时,增加单词计数,并分离出当前的单词。至于拿分离出的单词来做什么,由传入的回调函数决定,比如可以用来统计每个单词出现的频率。
但如果讨论还是限于英文文章,这个程序的意义仍然不大,现在来做进一步扩展。我们考虑的文本不再是英文文章,而是一些文本数据,这些数据由一些分隔符分开,我们把数据称为token,现在我们要把这些token分离出来。
typedef void (*OnTokenFunc)(void* ctx, int index, const char* token);
#define IS_DELIM(c) (strchr(delims, c) != NULL)
int parse_token(const char* text, const char* delims, OnTokenFunc on_token, void* ctx)
{
enum _State
{
STAT_INIT,
STAT_IN,
STAT_OUT,
}state = STAT_INIT;
int count = 0;
char* copy_text = strdup(text);
char* p = copy_text;
char* token = copy_text;
for(p = copy_text; *p != '/0'; p++)
{
switch(state)
{
case STAT_INIT:
case STAT_OUT:
{
if(!IS_DELIM(*p))
{
token = p;
state = STAT_IN;
}
break;
}
case STAT_IN:
{
if(IS_DELIM(*p))
{
*p = '/0';
on_token(ctx, count++, token);
state = STAT_OUT;
}
break;
}
default:break;
}
}
if(state == STAT_IN)
{
on_token(ctx, count++, token);
}
on_token(ctx, -1, NULL);
free(copy_text);
return count;
}
用分隔符分隔的文本数据有很多,如:
环境PATH,它由‘:’分开的多个路径组成。如:
/usr/lib/qt-3.3/bin:/usr/kerberos/bin:/backup/tools/jdk1.5.0_18/bin/:/usr/lib/ccache:/usr/local/bin:/bin:/usr/bin:/home/lixianjing/bin
文件名,它由‘/’分开的路径组成。如:
/usr/lib/qt-3.3/bin
URL中的参数,它‘&’分开的多个key/value对组成。
hl=zh-CN&q=limodev&btnG=Google+搜索&meta=&aq=f&oq=
所有这些数据都可以用上面的函数处理,所以这个小函数是颇具实用价值的。