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1..NET开源、字典字典简单、项目项目实用的源码源码数据库文档生成工具
2.在线查字典/汉语字典大全/字典查询网站源码开发搭建
3.jieba源码解析（一）——中文分词
4.C#中关于字典(Dictionary)的使用

.NET开源、简单、字典字典实用的项目项目数据库文档生成工具

       推荐一款.NET开源（MIT License）、免费、源码源码垃圾分类游戏源码简单、字典字典实用的项目项目数据库文档（字典）生成工具——DBCHM。该工具支持多种文档格式导出，源码源码包括CHM、字典字典Word、项目项目Excel、源码源码PDF、字典字典Html、项目项目XML、源码源码优秀源码框架Markdown等，满足不同需求。支持的数据库包括：SqlServer、MySQL、Oracle、PostgreSQL、DB2、SQLite。

       生成的数据库文档包含表结构信息，提供直观的数据库视图。注意，Oracle在v1.8.0.3-beta版本及以后暂不会查询显示自增数据。设置项目DBCHM为启动项目运行，访问项目源码链接获取详细信息和更多实用功能。外链 源码

       欲了解更多项目详情和实用功能，请访问项目开源地址。项目已收录到C#/.NET/.NET Core优秀项目和框架精选中。关注此精选资源，可以帮助您及时了解C#、.NET和.NET Core领域的最新动态和最佳实践，提高开发效率和质量。欢迎提交PR推荐或自荐，让优秀的项目和框架得到更多关注。

在线查字典/汉语字典大全/字典查询网站源码开发搭建

       本项目提供一款独立的WAP手机端字典应用，设计简洁大气，易于优化SEO，具备较强的实用性。

       应用整体数据量约为MB，网址防洪源码内置近三万条字典数据，覆盖大量常用汉字，满足用户查询需求。

       如有定制、修改或二次开发需求，请直接联系开发团队。

       程序源码以开源形式提供，采用PHP+MySQL技术栈。

       项目演示地址： ，提供账户：，密码：qq。

       以下是应用的部分效果截图，请参考。

jieba源码解析（一）——中文分词

       全模式解析：

       全模式下的小偷 小说源码中文分词通过构建字典树和DAG实现。首先加载字典，字典树中记录词频，例如词"不拘一格"在字典树中表示为{ "不" : 0, "不拘" : 0, "不拘一" : 0, "不拘一格" : freq}。接着构造DAG，表示连续词段的起始位置。例如句子'我来到北京清华大学'，分词过程如下：

       1. '我'：字典树中key=0，尝试'我来'，不在字典，结束位置0寻找可能的分词，DAG为 { 0:[0]}。

       2. '来'：字典树中key=1，尝试'来到'，在字典，继续尝试'来到北'，不在字典，结束位置1寻找可能的分词，DAG为 { 0:[0], 1:[1]}。

       3. '到'：字典树中key=2，尝试'来到北'，不在字典，结束位置2寻找可能的分词，DAG为 { 0:[0], 1:[1], 2:[2]}。

       4. 以此类推，最终形成所有可能分词结果：我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学。

       全模式的关键代码涉及字典树和DAG的构建与使用。

       精确模式与HMM模式解析：

       精确模式与HMM模式对句子'我来到北京清华大学'的分词结果分别为：

       精确模式：'我'/'来到'/'北京'/'清华大学'

       HMM模式：'我'/'来到'/'了'/'北京'/'清华大学'

       HMM模式解决了发现新词的问题。解析过程分为三个步骤：

       1. 生成所有可能的分词。

       2. 生成每个key认为最好的分词。

       3. 按照步骤2的方式对每个key的结果从前面向后组合，注意判断单字与下个单字是否可以组成新词。

       最后，解析结果为：我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学

       HMM模式中的Viterbi算法在jieba中用于发现新词。算法通过统计和概率计算，实现新词的发现与分词。

       具体应用中，HMM模型包含五个元素：隐含状态、可观测状态、初始状态概率矩阵、隐含状态转移概率矩阵、观测状态转移概率矩阵。模型利用这些元素实现状态预测与概率计算，进而实现中文分词与新词发现。

       在Viterbi算法中，重要的是理解隐含状态、可观测状态、转移概率矩阵之间的关系，以及如何利用这些信息进行状态预测和概率计算。具体实现细节在代码中体现，包括字典树构建、DAG构造、概率矩阵应用等。

C#中关于字典(Dictionary)的使用

       常用的取值方法有2种：

       方法1：先判断是否存在，如果存在再进行取值

       if(aDictionary.ContainsKey(key)) { var value = Dictionary[key]; }

       方法2：使用 TryGetValue

       int value; aDictionary.TryGetValue(key, out value);

       项目中，如果只是要取值，推荐使用TryGetValue来获取。

       原因：

       方法1中ContainsKey执行了一次方法，Dictionary[key]再次执行了一次方法，整个取值过程调用了2次方法。而方法2的TryGetValue只调用了一次方法。当然并不是调用的方法越多越耗性能，看源码后就能理解。

       下面看看具体的源码

       方法1：

       方法2：

       通过源码可以看到，这几个方法都获取值都要通过FindEntry(key)来实现

       可以看出通过key来获取HashCode,然后通过equal比对值，字典存储中会给key一个对应的hashcode，如果数据过多，那么hashCode也可能重复，所以需要进行比较。时间主要花费在这上面。

       那么结论显而易见，如果只是取值，直接用TryGetValue花费更小，更快速，更安全，找不到value时返回false；

       在通过一个测试代码来验证时间的花费：

       查找不存在的值时花费时间几乎相同

       查找的值存在时，可以看出时间接近2倍

       另外在提一下关于Keys的，因为在字典中键值对是成对存储的，使用keys会单独拿出所有的key来组成一个关于Key的数组，会产生额外的CG，如果不是要单独对keys进行处理，推荐少用这个。

       用Unity自带的Profile来进行测试

       调用Keys方法时

       未调用Keys方法