OS：吐槽一下，我的破电脑，昨天对于github上下载的那个jieba命名用不了，现在，一晚上，我今天能用了！！千年虫是不是依靠重启和等待就可以解决了！关键是，我的电脑他自己一晚上把这个程序自己解决了！真实我的贴心小电脑！喵喵喵~~~

1.下载jieba-analysis

这个是gitee码云上的资源：https://gitee.com/langhu/jieba-analysis-mend/
博客园：https://www.cnblogs.com/yifeiyu/p/10991001.html
这个是github上的网址：https://github.com/huaban/jieba-analysis

有一个原版的，有一个huaban上的！我使用的是花瓣上的！

2.打开代码包

首先，它是这样的！

它是一个maven项目！但是，我使用的是单纯的IDE，所以，现在，我们把它改成IDE可以初级使用的程序！
1）从图中的路径com开始复制到你新建的java project的src中去！

2）resources文件夹下面的通通复制到src中去！不要从main开始复制，也不要从java开始复制，从java子目录com开始复制！

3）最后，你会得到这样的文件夹目录：


PS：其他的，因为不是maven项目，所以复不复制估计都没啥用！
4）在IDE打开后，如下图所示：

3.开始调试程序！

补充一个中文乱码问题的解决博客：https://blog.csdn.net/lzc2644481789/article/details/97244261
window->Proferences->在搜索框输入\"enc\"->选择Workpalce->UTF-8
右击那个项目，选择Porperties->Resource->UTF-8

1）问题一：引用包路径错误！
解决方案：按照引用的方式，重新引用！
2）问题二：com.huaban.analysis.jieba里面的JiebaSegmenter类缺少一个引用
解决方案：import java.nio.file.Path;（昨天我写这个的时候，其实，运行还总是出错！但是，今天就能用了！）
3）在com.huaban.analysis.jieba里面添加一个testDemo类，程序如下：

package com.huaban.analysis.jieba;

import com.huaban.analysis.jieba.JiebaSegmenter.SegMode;

public class testDemo {

	public static void main(String[] args) {
		// TODO Auto-generated method stub
		JiebaSegmenter segmenter = new JiebaSegmenter();
	    String[] sentences =
	        new String[] {\"这是一个伸手不见五指的黑夜。我叫孙悟空，我爱北京，我爱Python和C++。\", \"我不喜欢日本和服。\", \"雷猴回归人间。\",
	                      \"工信处女干事每月经过下属科室都要亲口交代24口交换机等技术性器件的安装工作\", \"结果婚的和尚未结过婚的\"};
	    for (String sentence : sentences) {
	        System.out.println(segmenter.process(sentence, SegMode.INDEX).toString());
	    }
	}
}

import com.huaban.analysis.jieba.JiebaSegmenter.SegMode;这个引用明明理论上是不需要的，但是它必须得引用！否则今天这个时刻，它就是用不了的！
我运行了这个程序：
结果：

main dict load finished, time elapsed 4070 ms
model load finished, time elapsed 1000 ms.
[[这是, 0, 2], [一个, 2, 4], [伸手, 4, 6], [不见, 6, 8], [五指, 8, 10], [伸手不见五指, 4, 10], [的, 10, 11], [黑夜, 11, 13], [。, 13, 14], [我, 14, 15], [叫, 15, 16], [悟空, 17, 19], [孙悟空, 16, 19], [，, 19, 20], [我, 20, 21], [爱, 21, 22], [北京, 22, 24], [，, 24, 25], [我, 25, 26], [爱, 26, 27], [python, 27, 33], [和, 33, 34], [c++, 34, 37], [。, 37, 38]]
[[我, 0, 1], [不, 1, 2], [喜欢, 2, 4], [日本, 4, 6], [和服, 6, 8], [。, 8, 9]]
[[雷猴, 0, 2], [回归, 2, 4], [人间, 4, 6], [。, 6, 7]]
[[工信处, 0, 3], [干事, 4, 6], [女干事, 3, 6], [每月, 6, 8], [经过, 8, 10], [下属, 10, 12], [科室, 12, 14], [都, 14, 15], [要, 15, 16], [亲口, 16, 18], [交代, 18, 20], [24, 20, 22], [口, 22, 23], [交换, 23, 25], [换机, 24, 26], [交换机, 23, 26], [等, 26, 27], [技术, 27, 29], [技术性, 27, 30], [器件, 30, 32], [的, 32, 33], [安装, 33, 35], [工作, 35, 37]]
[[结果, 0, 2], [婚, 2, 3], [的, 3, 4], [和, 4, 5], [尚未, 5, 7], [结过, 7, 9], [结过婚, 7, 10], [的, 10, 11]]

4）分析：
此程序先new了一个JiebaSegmenter，并调用了segmenter.process(sentence, SegMode.INDEX).toString()。
回溯法找到原函数process：

public List<SegToken> process(String paragraph, SegMode mode) {
        List<SegToken> tokens = new ArrayList<SegToken>();
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        int offset = 0;
        for (int i = 0; i < paragraph.length(); ++i) {
            char ch = CharacterUtil.regularize(paragraph.charAt(i));
            if (CharacterUtil.ccFind(ch))
                sb.append(ch);
            else {
                if (sb.length() > 0) {
                    // process
                    if (mode == SegMode.SEARCH) {
                        for (String word : sentenceProcess(sb.toString())) {
                            tokens.add(new SegToken(word, offset, offset += word.length()));
                        }
                    }
                    else {
                        for (String token : sentenceProcess(sb.toString())) {
                            if (token.length() > 2) {
                                String gram2;
                                int j = 0;
                                for (; j < token.length() - 1; ++j) {
                                    gram2 = token.substring(j, j + 2);
                                    if (wordDict.containsWord(gram2))
                                        tokens.add(new SegToken(gram2, offset + j, offset + j + 2));
                                }
                            }
                            if (token.length() > 3) {
                                String gram3;
                                int j = 0;
                                for (; j < token.length() - 2; ++j) {
                                    gram3 = token.substring(j, j + 3);
                                    if (wordDict.containsWord(gram3))
                                        tokens.add(new SegToken(gram3, offset + j, offset + j + 3));
                                }
                            }
                            tokens.add(new SegToken(token, offset, offset += token.length()));
                        }
                    }
                    sb = new StringBuilder();
                    offset = i;
                }
                if (wordDict.containsWord(paragraph.substring(i, i + 1)))
                    tokens.add(new SegToken(paragraph.substring(i, i + 1), offset, ++offset));
                else
                    tokens.add(new SegToken(paragraph.substring(i, i + 1), offset, ++offset));
            }
        }
        if (sb.length() > 0)
            if (mode == SegMode.SEARCH) {
                for (String token : sentenceProcess(sb.toString())) {
                    tokens.add(new SegToken(token, offset, offset += token.length()));
                }
            }
            else {
                for (String token : sentenceProcess(sb.toString())) {
                    if (token.length() > 2) {
                        String gram2;
                        int j = 0;
                        for (; j < token.length() - 1; ++j) {
                            gram2 = token.substring(j, j + 2);
                            if (wordDict.containsWord(gram2))
                                tokens.add(new SegToken(gram2, offset + j, offset + j + 2));
                        }
                    }
                    if (token.length() > 3) {
                        String gram3;
                        int j = 0;
                        for (; j < token.length() - 2; ++j) {
                            gram3 = token.substring(j, j + 3);
                            if (wordDict.containsWord(gram3))
                                tokens.add(new SegToken(gram3, offset + j, offset + j + 3));
                        }
                    }
                    tokens.add(new SegToken(token, offset, offset += token.length()));
                }
            }

        return tokens;
    }

由于原函数没有注释，所以看不懂！打算把源代码重新看一遍！
吐槽： 这个全是红叉的程序，是一个测试程序！由于本人完全没有学过测试，所以完全不会！

下面的这个junit是测试用的！其实，这个程序要好用许多，但是，我不会这个东西！所以放弃了！！