ik的整個分詞處理過程
首先，介紹一下ik的整個分詞處理過程：
1. lucene的分詞基類是analyzer，所以ik提供了analyzer的乙個實現類ikanalyzer。首先，我們要例項化乙個ikanalyzer，它有乙個構造方法接收乙個引數ismaxwordlength，這個引數是標識ik是否採用最大詞長分詞，還是採用最細粒度切分兩種分詞演算法。
實際兩種演算法的實現，最大詞長切分是對最細粒度切分的一種後續處理，是對最細粒度切分結果的過濾，選擇出最長的分詞結果。
2. ikanalyzer類重寫了analyzer的createcomponents方法，這個方法接收兩個引數，fieldname和輸入流reader，其中fieldname是lucene的屬性列，是對文字內容進行過分詞處理和建立索引之後，索引對應的乙個名稱，類似資料庫的列名。因為ik僅僅涉及分詞處理，所以對fieldname沒有進行任何處理，所以此處不做任何討論。
3. createcomponents方法在lucene對文字輸入流reader進行分詞處理時被呼叫，，該類繼承了lucene的tokenizer類。並重寫了incrementtoken方法，該方法的作用是處理文字輸入流生成token，也就是lucene的最小詞元term，在ik裡面叫做lexeme。
4. 在iktokenizer的構造方法裡面例項化了ik裡面最終要的分詞類iksegmenter，也稱為主分詞器。它的構造方法接收兩個引數，reader和ismaxwordlength。
5. iksegmenter的構造方法裡面，主要做了三個工作，建立上下文物件analyzecontext，載入詞典，建立子分詞器。
6. analyzecontext主要是儲存分詞結果集和記錄分詞處理的游標位置。
7. 詞典是作為乙個單例被建立的，主要有量詞詞典、主詞典和停詞詞典。詞典是被儲存在字典片段類dictsegment 這個字典核心類裡面的。
dictsegment有乙個靜態的儲存結構charmap，是公共詞典表，用來儲存所有漢字，key和value都是乙個中文漢字，目前ik裡面的charmap大概有7100多的鍵值對。另外，dictsegment還有兩個最重要的資料結構，是用來儲存字典樹的，乙個是dictsegment的陣列childrenarray，另乙個是key為單個漢字（每個詞條的第乙個漢字），value是dictsegment的hashmap childrenmap。這兩個資料結構二者取其一，用來儲存字典樹。
8. 子分詞器才是真正的分詞類，ik裡面有三個子分詞器，量詞分詞器，cjk分詞器（處理中文），停詞分詞器。主分詞器iksegmenter遍歷這三個分詞器對文字輸入流進行分詞處理。
9. iktokenizer的incrementtoken方法呼叫了iksegmenter的next方法，next的作用是獲得下乙個分詞結果。next在第一次被呼叫的時候，需要載入文字輸入流，並將其讀入buffer，此時便遍歷子分詞器，對buffer種的文字內容進行分詞處理，然後把分詞結果新增到analyzecontext的results陣列中。
下面，以cjksegmenter子分詞器為例介紹一下生成分詞結果集的流程：
1. iksegmenter遍歷segmenter時，呼叫cjksegmenter的analyze方法，該方法接收兩個引數，segmentbuf和analyzecontext，segmentbuf是乙個character陣列，檔案輸入流分解後得到，analyzecontext即ik的context類例項，用來記錄segmentbuf游標以及儲存切分後的詞元lexeme。
2. 進入analyze方法，首先判斷是否中文字元，然後判斷是否存在詞段佇列，舉例來說「中華人民共和國」，這個詞條，就會存在乙個詞段佇列，分別儲存「中華」、「中華人民」、「中華人民共和」、「中華人民共和國」，前面詞段依次是後面詞段的字首。這個詞段佇列也是在analyze方法中填充的。
當乙個詞條和字典中的詞匹配成功，並且也是字典中某個詞條的字首，則被加入佇列，當乙個詞條不再是某個詞條的字首，移除出佇列。
3. 如果詞段佇列裡面不存在詞段，把當前的character與字典中的詞匹配，建立乙個新的hit，如果字典種存在這個character，把hit新增進詞段佇列。如果詞段佇列裡面已經存在詞段，遍歷詞段佇列，判斷當前character是否可以以詞段佇列中的詞為字首，組成乙個字典中存在的詞，如果可以，則加入results中，如果不能匹配成詞，則將這個字首hit從佇列種移除，因為以後也不會匹配成詞了，故刪除。
4. 如此迴圈執行analyze方法，最終將文字輸入流切分成的詞元lexeme完全放入analyzecontext的results中。這時，再次呼叫iksegmenter類的next方法時，則會直接讀取results中已經切分好的詞元。
所以所有的切分工作都在第一次呼叫iksegmenter的next的時候完成。
5. ik 分詞演算法理解
根據作者官方說法 ik 分詞器採用「正向迭代最細粒度切分演算法」， 分析它的源**， 可以看到分詞工具類 ikqueryparser 起至關重要的作用， 它對搜尋關鍵詞採用從最大詞到最小詞層層迭代檢索方式切分，比如搜尋詞：「中華人民共和國成立了」， 首先到詞庫中檢索該搜尋詞中最大分割詞， 即分割為： 「中華人民共和國」和「成立了」， 然後對「中華人民共和國」切分為「中華人民」和「人民共和國」，以此類推。
最後，「中華人民共和國成立了」切分為：「中華人民 | 中華 | 華人 | 人民 | 人民共和國 | 共和國 | 共和 | 成立 | 立了」，當然， 該切分方式為預設的細粒度切分，若按最大詞長切分，結果為：「中華人民共和國 | 成立 | 立了」。
核心演算法**如下
boolean accept(lexeme _lexeme)else //如果所有的子branch不能接納，則由當前branch接納 if(!acceptedbychild) break;
case tonext : //把lexeme放入當前branch的相鄰分支 if( == null) break; }
return true; }
從**中可以了解到，作者採用了遞迴演算法（**中加粗的部分）切分搜尋詞。若詞存在子詞則遞迴該函式，繼續切分。
ik 分詞弱點、缺點分詞弱點弱點、
總體來說，ik 是乙個很不錯的中文分詞工具，但它自身也存在一些缺點，比如： a. 對歧義分詞還需要擴充套件、改進，比如：」湖北石首」 和 「蔣介石首次訪問」，
如果使用者搜尋」石首」會把」蔣介石首次訪問」也顯示出來。 b. 對英文單詞的搜尋還需改進，比如：
」ikanalyzer」或」uu **」，如果使用者輸入搜尋關鍵詞」ikanaly」或」u」則無法搜尋出結果。 c. 中關於詞典的配置，暫不支援萬用字元方式，這樣導致如果有大批詞典配置檔案時會很麻煩。
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