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下面是基於KWIC 的關鍵字匹配演算法(管道+過濾器模式下實現)

關鍵區段的管道+過濾器 軟體體系下的實現， 在很多的關鍵字搜尋平台都使用了這一 迴圈移位+排序輸出的 關鍵字匹配演算法：

具體需求如下：

1、使用管道-過濾器風格：
每個過濾器處理資料，然後將結果送至下一個過濾器，。要有資料傳入，過濾器即開始工作。過濾器之間的資料共用被嚴格限制在管道傳輸
四個過濾器：
輸入（Input filter）：
從資料來源讀取輸入檔案，解析格式，將行寫入輸出管道
移位（CircularShifter filter）：迴圈移位
排序（Alphabetizer filter）：
輸出（Output filter）
管道：
  in_cs pipe
  cs_al pipe
  al_ou pile

例如：

代碼如下：

using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;using System.Text;using System.IO;namespace KWIC{    /// <summary>    /// 管道類    /// </summary>    public class Pipe    {      List<string> word;      public List<string> read()        {            return word;        }      public void write(List<string> word)        { this.word = word; }    }    /// <summary>    /// 管道之間的過濾器介面    /// </summary>    public abstract class Filter    {              public virtual void Transform()        { }    }    /// <summary>    /// 繼承並實現實現管道介面    /// </summary>    public class InputFilter : Filter    {        public Pipe outPipe;        public List<string> word;        public InputFilter(List<string> word, Pipe outPipe)        {            this.word = word;            this.outPipe = outPipe;        }        public void Transform()        {            outPipe.write(word);        }    }    /// <summary>    /// 繼承並實現過濾器介面    /// </summary>    public class CircleShiftFilter : Filter    {        public Pipe inputPipe;        public Pipe outPipe;        public CircleShiftFilter(Pipe inputPipe, Pipe outPipe)        {            this.inputPipe = inputPipe;            this.outPipe = outPipe;        }        /// <summary>        /// 關鍵的迴圈移位函數        /// </summary>        public virtual void Transform()        {            List<string> word = inputPipe.read();            /////////////////////////////////////////////// 補充代碼，將WORD數組中字串迴圈移位////////////////////////////////////////////////////////            List<string> turned_words = new List<string>();            // 獲得每一行字串資料            foreach (string line in word)            {                 // 拆分一句話                string[] words = line.Split(' ');                // 擷取單詞數                ulong word_number = (ulong)words.LongLength;                // 臨時儲存中間排序好的串                List<string> tmp_words = new List<string>();                                tmp_words.Clear();                tmp_words.Add(line);                string tmp_line = "";                for (ulong i = 0; i < word_number - 1; i++)                {                    // 擷取上一行串                    tmp_line = tmp_words[tmp_words.Count - 1];                    // 擷取上一行串的最後一個單詞                    string last_word = tmp_line.Split(' ')[word_number -1];                    // 擷取上一行串的除了最後一個單詞之外的所有單詞                    string left_words = tmp_line.Substring(0, (tmp_line.Length -last_word.Length-1 ));                    tmp_words.Add(last_word +" "+ left_words );                 }                // 移除原有的串                tmp_words.RemoveAt(0);                // 將一句移位的串加到臨時的list集合                turned_words.AddRange(tmp_words);            }            // 將所有移位的串加到原來list集合            word.AddRange(turned_words);            /////////////////////////////////////            outPipe.write(word);                 }    }    /// <summary>    /// 實現的排序過濾器類    /// </summary>    public class AlphaFilter : Filter    {        public Pipe inputPipe;        public Pipe outPipe;        public AlphaFilter(Pipe inputPipe, Pipe outPipe)        {            this.inputPipe = inputPipe;            this.outPipe = outPipe;        }        /// <summary>        /// 排序輸出函數        /// </summary>        public void Transform()        {            List<string> word = inputPipe.read();            ////////////////////////////////////// 補充代碼,將word數組中單詞排序輸出/////////////////////////////////////////////////            word.Sort();            outPipe.write(word);                }    }    /// <summary>    /// 實現輸出過濾器介面類    /// </summary>    public class OutputFilter : Filter    {        public Pipe inputPipe;        public Pipe outPipe;        public OutputFilter(Pipe inputPipe, Pipe outPipe)        {            this.inputPipe = inputPipe; this.outPipe = outPipe;                    }        public  void Transform()        {            List<string> word = inputPipe.read();            outPipe.write(word);         }    }    /// <summary>    /// 程式的整體運行架構    /// </summary>    public class KWIC_System    {        Pipe in_cs; // create three objects of Pipe        Pipe cs_al; // and one object of type        Pipe al_ou; // FileInputStream        Pipe ou_ui; // FileInputStream        InputFilter inputFilter;        CircleShiftFilter shifter;        AlphaFilter alpha;        OutputFilter output; // output to screen      public   KWIC_System()        {            in_cs = new Pipe(); // create three objects of Pipe            cs_al = new Pipe(); // and one object of type            al_ou = new Pipe(); // FileInputStream            ou_ui = new Pipe(); // FileInputStream            List<string> word = new List<string>();    word.Add(Regex.Replace("I love you".Trim(), @"\s+", " ")); //正則會擷取到所有類型的空格（比如定位字元，新行等等），然後將其替換為一個空格              word.Add(Regex.Replace("me too".Trim(), @"\s+", " "));              word.Add(Regex.Replace("do you know".Trim(), @"\s+", " "));              inputFilter = new InputFilter(word, in_cs);            shifter = new CircleShiftFilter(in_cs, cs_al);            alpha = new AlphaFilter(cs_al, al_ou);            output = new OutputFilter(al_ou,ou_ui); // output to screen        }        public List<string > GetResult()        {            inputFilter.Transform();            shifter.Transform();            alpha.Transform();            output.Transform();            return ou_ui.read();        }    }}

(備忘：如果想換行這裡想換行輸出，需要在結尾輸出的每一行結尾加‘\r\n’)

在廣泛的搜尋技術中，其實這個關鍵字匹配演算法應用範圍很廣，比如我們常見的Baidu和Google的搜尋索引鍵 提示功能。