在IT领域，C语言是一种广泛使用的编程语言，以其高效、灵活和接近硬件的特性而闻名。本项目聚焦于使用C语言实现一个文本处理程序，其主要功能是对比两个TXT文件中的单词，计算它们之间的识别率。识别率通常指的是在两个文本集合中相同元素的比例，这里是指相同的单词出现的频率。
我们要理解如何读取TXT文件。在C语言中，我们可以使用标准库函数`fopen()`打开文件，`fread()`或`fgets()`来读取文件内容。例如：
```c
FILE *file;
file = fopen("filename.txt", "r");
char line[100];
while (fgets(line, sizeof(line), file)) {
// 处理每一行
}
fclose(file);
```
接下来，我们需要处理读取到的文本内容，将每一行分解为单词。这可以通过字符串处理函数如`strtok()`来完成，该函数可以基于分隔符（例如空格）将字符串分割成多个子串。
```c
char *token;
while ((token = strtok(line, " \t\n")) != NULL) {
// 处理每个单词
}
```
对于单词匹配，我们需要建立一个数据结构来存储每个单词及其出现的次数。哈希表（如使用`struct`定义的数组或链表）是一个理想的选择，因为它提供了高效的查找和插入操作。
```c
typedef struct WordCount {
char *word;
int count;
} WordCount;
WordCount *hashTable;
```
遍历两个文件的单词后，我们可以比较这两个哈希表，找出公共的单词并计算它们的数量。识别率的计算公式是：
```
识别率 = (共同单词数量 / 较小文件的总单词数量) * 100%
```
为了实现这个计算，我们需要遍历两个哈希表，找出公共项，并累加计数。然后，根据较小文件的总单词数来计算识别率。
```c
int commonWords = 0;
for (int i = 0; i < min(hashTable1Size, hashTable2Size); i++) {
if (hashTable1[i].word == hashTable2[i].word) {
commonWords++;
}
}
识别率 = (float)commonWords / min(hashTable1Size, hashTable2Size) * 100;
```
程序应能输出识别率结果，可能还需要提供一个友好的用户界面，让用户输入文件名或选择文件。这可以通过命令行参数或简单的文件对话框实现。
通过这个项目，你可以深入理解C语言的文件操作、字符串处理、数据结构（哈希表）以及算法（查找与计数）。这些技能对于任何软件开发工作都是至关重要的，尤其是在系统级编程和文本处理领域。
main.zip （1个子文件） 
main.c 3KB
