知识图谱学习笔记（1）

知识图谱学习笔记第一部分，包含RDF介绍，以及Jena RDF API使用

知识图谱的基石：RDF

RDF(Resource Description Framework)，即资源描述框架，其本质是一个数据模型（Data Model）。它提供了一个统一的标准，用于描述实体/资源。简单来说，就是表示事物的一种方法和手段。
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RDF序列化方法

RDF序列化的方式主要有：RDF/XML，N-Triples，Turtle，RDFa，JSON-LD等几种。

RDF/XML，顾名思义，就是用XML的格式来表示RDF数据
N-Triples，即用多个三元组来表示RDF数据集，是最直观的表示方法。在文件中，每一行表示一个三元组，方便机器解析和处理。开放领域知识图谱DBpedia通常是用这种格式来发布数据的。
Turtle, ['tɝtl] 应该是使用得最多的一种RDF序列化方式了。它比RDF/XML紧凑，且可读性比N-Triples好。
RDFa,即“The Resource Description Framework in Attributes”，是HTML5的一个扩展，在不改变任何显示效果的情况下，让网站构建者能够在页面中标记实体，像人物、地点、时间、评论等等
JSON-LD，即“JSON for Linking Data”，用键值对的方式来存储RDF数据

Example1 N-Triples:

<http://www.kg.com/person/1> <http://www.kg.com/ontology/chineseName> "罗纳尔多·路易斯·纳萨里奥·德·利马"^^string.
<http://www.kg.com/person/1> <http://www.kg.com/ontology/career> "足球运动员"^^string.
<http://www.kg.com/person/1> <http://www.kg.com/ontology/fullName> "Ronaldo Luís Nazário de Lima"^^string.
<http://www.kg.com/person/1> <http://www.kg.com/ontology/birthDate> "1976-09-18"^^date.
<http://www.kg.com/person/1> <http://www.kg.com/ontology/height> "180"^^int.
<http://www.kg.com/person/1> <http://www.kg.com/ontology/weight> "98"^^int.
<http://www.kg.com/person/1> <http://www.kg.com/ontology/nationality> "巴西"^^string.
<http://www.kg.com/person/1> <http://www.kg.com/ontology/hasBirthPlace> <http://www.kg.com/place/10086>.
<http://www.kg.com/place/10086> <http://www.kg.com/ontology/address> "里约热内卢"^^string.
<http://www.kg.com/place/10086> <http://www.kg.com/ontology/coordinate> "-22.908333, -43.196389"^^string.

Example2 Turtle:

@prefix person: <http://www.kg.com/person/> .
@prefix place: <http://www.kg.com/place/> .
@prefix : <http://www.kg.com/ontology/> .

person:1 :chineseName "罗纳尔多·路易斯·纳萨里奥·德·利马"^^string.
person:1 :career "足球运动员"^^string.
person:1 :fullName "Ronaldo Luís Nazário de Lima"^^string.
person:1 :birthDate "1976-09-18"^^date.
person:1 :height "180"^^int. 
person:1 :weight "98"^^int.
person:1 :nationality "巴西"^^string. 
person:1 :hasBirthPlace place:10086.
place:10086 :address "里约热内卢"^^string.
place:10086 :coordinate "-22.908333, -43.196389"^^string.

RDF的表达能力

RDF的表达能力有限，无法区分类和对象，也无法定义和描述类的关系/属性。RDF是对具体事物的描述，缺乏抽象能力，无法对同一个类别的事物进行定义和描述。就以罗纳尔多这个知识图为例，RDF能够表达罗纳尔多和里约热内卢这两个实体具有哪些属性，以及它们之间的关系。但如果我们想定义罗纳尔多是人，里约热内卢是地点，并且人具有哪些属性，地点具有哪些属性，人和地点之间存在哪些关系，这个时候RDF就表示无能为力了。

RDFS/OWL

RDFS/OWL本质上是一些预定义词汇（vocabulary）构成的集合，用于对RDF进行类似的类定义及其属性的定义。

RDFS/OWL序列化方式和RDF没什么不同，其实在表现形式上，它们就是RDF。其常用的方式主要是RDF/XML，Turtle。另外，通常我们用小写开头的单词或词组来表示属性，大写开头的表示类。数据属性（data property，实体和literal字面量的关系）通常由名词组成，而对象数据（object property，实体和实体之间的关系）通常由动词（has，is之类的）加名词组成。剩下的部分符合驼峰命名法。

轻量级的模式语言——RDFS

RDFS，即“Resource Description Framework Schema”，是最基础的模式语言。还是以罗纳尔多知识图为例，我们在概念、抽象层面对RDF数据进行定义。下面的RDFS定义了人和地点这两个类，及每个类包含的属性。

@prefix rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#> .
@prefix rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#> .
@prefix : <http://www.kg.com/ontology/> .

### 这里我们用词汇rdfs:Class定义了“人”和“地点”这两个类。
:Person rdf:type rdfs:Class.
:Place rdf:type rdfs:Class.

### rdfs当中不区分数据属性和对象属性，词汇rdf:Property定义了属性，即RDF的“边”。

:chineseName rdf:type rdf:Property;
		rdfs:domain :Person;
		rdfs:range xsd:string .

:career rdf:type rdf:Property;
		rdfs:domain :Person;
		rdfs:range xsd:string .

:fullName rdf:type rdf:Property;
		rdfs:domain :Person;
		rdfs:range xsd:string .

:birthDate rdf:type rdf:Property;
		rdfs:domain :Person;
		rdfs:range xsd:date .

:height rdf:type rdf:Property;
		rdfs:domain :Person;
		rdfs:range xsd:int .

:weight rdf:type rdf:Property;
		rdfs:domain :Person;
		rdfs:range xsd:int .

:nationality rdf:type rdf:Property;
		rdfs:domain :Person;
		rdfs:range xsd:string .

:hasBirthPlace rdf:type rdf:Property;
		rdfs:domain :Person;
		rdfs:range :Place .

:address rdf:type rdf:Property;
		rdfs:domain :Place;
		rdfs:range xsd:string .

:coordinate rdf:type rdf:Property;
		rdfs:domain :Place;
		rdfs:range xsd:string .

RDFS几个比较重要，常用的词汇：

rdfs:Class. 用于定义类
rdfs:domain. 用于表示该属性属于哪个类别
rdfs:range. 用于描述该属性的取值类型
rdfs:subClassOf. 用于描述该类的父类
rdfs:subProperty. 用于描述该属性的父属性

enter description here

Data层是我们用RDF对罗纳尔多知识图的具体描述，Vocabulary是我们自己定义的一些词汇（类别，属性），RDF(S)则是预定义词汇。从下到上是一个具体到抽象的过程。图中我们用红色圆角矩形表示类，绿色字体表示rdf:type，rdfs:domain，rdfs:range三种预定义词汇，虚线表示rdf:type这种所属关系。

RDFS的扩展——OWL

RDFS本质上是RDF词汇的一个扩展。后来人们发现RDFS的表达能力还是相当有限，因此提出了OWL。我们也可以把OWL当做是RDFS的一个扩展，其添加了额外的预定义词汇。

OWL，即“Web Ontology Language”，语义网技术栈的核心之一。OWL有两个主要的功能：

提供快速、灵活的数据建模能力。
高效的自动推理。

用OWL对罗纳尔多知识图进行语义层的描述：

@prefix rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#> .
@prefix rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#> .
@prefix : <http://www.kg.com/ontology/> .
@prefix owl: <http://www.w3.org/2002/07/owl#> .

### 这里我们用词汇owl:Class定义了“人”和“地点”这两个类。
:Person rdf:type owl:Class.
:Place rdf:type owl:Class.

### owl区分数据属性和对象属性（对象属性表示实体和实体之间的关系）。词汇owl:DatatypeProperty定义了数据属性，owl:ObjectProperty定义了对象属性。
:chineseName rdf:type owl:DatatypeProperty;
		rdfs:domain :Person;
		rdfs:range xsd:string .

:career rdf:type owl:DatatypeProperty;
		rdfs:domain :Person;
		rdfs:range xsd:string .

:fullName rdf:type owl:DatatypeProperty;
		rdfs:domain :Person;
		rdfs:range xsd:string .

:birthDate rdf:type owl:DatatypeProperty;
		rdfs:domain :Person;
		rdfs:range xsd:date .

:height rdf:type owl:DatatypeProperty;
		rdfs:domain :Person;
		rdfs:range xsd:int .

:weight rdf:type owl:DatatypeProperty;
		rdfs:domain :Person;
		rdfs:range xsd:int .

:nationality rdf:type owl:DatatypeProperty;
		rdfs:domain :Person;
		rdfs:range xsd:string .

:hasBirthPlace rdf:type owl:ObjectProperty;
		rdfs:domain :Person;
		rdfs:range :Place .

:address rdf:type owl:DatatypeProperty;
		rdfs:domain :Place;
		rdfs:range xsd:string .

:coordinate rdf:type owl:DatatypeProperty;
		rdfs:domain :Place;
		rdfs:range xsd:string .

schema层的描述语言换为OWL后，层次图表示为：
enter description here

owl区分数据属性和对象属性（对象属性表示实体和实体之间的关系）。词汇owl:DatatypeProperty定义了数据属性，owl:ObjectProperty定义了对象属性。

上图中，数据属性用青色表示，对象属性由蓝色表示。

描述属性特征的词汇

owl:TransitiveProperty. 表示该属性具有传递性质。例如，我们定义“位于”是具有传递性的属性，若A位于B，B位于C，那么A肯定位于C。
owl:SymmetricProperty. 表示该属性具有对称性。例如，我们定义“认识”是具有对称性的属性，若A认识B，那么B肯定认识A。
owl:FunctionalProperty. 表示该属性取值的唯一性。例如，我们定义“母亲”是具有唯一性的属性，若A的母亲是B，在其他地方我们得知A的母亲是C，那么B和C指的是同一个人。
owl:inverseOf. 定义某个属性的相反关系。例如，定义“父母”的相反关系是“子女”，若A是B的父母，那么B肯定是A的子女。

本体映射词汇（Ontology Mapping）

owl:equivalentClass. 表示某个类和另一个类是相同的。
owl:equivalentProperty. 表示某个属性和另一个属性是相同的。
owl:sameAs. 表示两个实体是同一个实体。

RDFS,OWL推理的推理机（reasoner）

RDFS同样支持推理，由于缺乏丰富的表达能力，推理能力也不强。举个例子，我们用RDFS定义人和动物两个类，另外，定义人是动物的一个子类。此时推理机能够推断出一个实体若是人，那么它也是动物。OWL当然支持这种基本的推理，除此之外，凭借其强大的表达能力，我们能进行更有实际意义的推理。想象一个场景，我们有一个庞大数据库存储人物的亲属关系。里面很多关系都是单向的，比如，其只保存了A的父亲（母亲）是B，但B的子女字段里面没有A，可以推理得到B的子女A。

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RDF查询语言SPARQL

SPARQL即SPARQL Protocol and RDF Query Language的递归缩写，专门用于访问和操作RDF数据，是语义网的核心技术之一。W3C的RDF数据存取小组（RDF Data Access Working Group, RDAWG）对其进行了标准化。在2008年，SPARQL 1.0成为W3C官方所推荐的标准。2013年发布了SPARQL 1.1。相对第一个版本，其支持RDF图的更新，提供更强大的查询，比如：子查询、聚合操作（像我们常用的count）等等。

由两个部分组成：协议和查询语言。

查询语言很好理解，就像SQL用于查询关系数据库中的数据，XQuery用于查询XML数据，SPARQL用于查询RDF数据。
协议是指我们可以通过HTTP协议在客户端和SPARQL服务器（SPARQL endpoint）之间传输查询和结果，这也是和其他查询语言最大的区别。

一个SPARQL查询本质上是一个带有变量的RDF图，以我们之前提到的罗纳尔多RDF数据为例：

<http://www.kg.com/person/1> <http://www.kg.com/ontology/chineseName> "罗纳尔多·路易斯·纳萨里奥·德·利马"^^string.

查询SPARQL

<http://www.kg.com/person/1> <http://www.kg.com/ontology/chineseName> ?x.

SPARQL查询是基于图匹配的思想。我们把上述的查询与RDF图进行匹配，找到符合该匹配模式的所有子图，最后得到变量的值。就上面这个例子而言，在RDF图中找到匹配的子图后，将"罗纳尔多·路易斯·纳萨里奥·德·利马"和“?x”绑定，我们就得到最后的结果。简而言之，SPARQL查询分为三个步骤：

构建查询图模式，表现形式就是带有变量的RDF。
匹配，匹配到符合指定图模式的子图。
绑定，将结果绑定到查询图模式对应的变量上。

举例

如何查询所有数据

PREFIX : <http://www.kgdemo.com#>
PREFIX rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#>
PREFIX owl: <http://www.w3.org/2002/07/owl#>
PREFIX xsd: <XML Schema>
PREFIX vocab: <http://localhost:2020/resource/vocab/>
PREFIX rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#>
PREFIX map: <http://localhost:2020/resource/#>
PREFIX db: <http://localhost:2020/resource/>

SELECT * WHERE {
  ?s ?p ?o
}

SPARQL的部分关键词：

SELECT，指定我们要查询的变量。在这里我们查询所有的变量，用*代替。
WHERE，指定我们要查询的图模式。含义上和SQL的WHERE没有区别。
FROM，指定查询的RDF数据集。我们这里只有一个图，因此省去了FROM关键词。 PREFIX，用于IRI的缩写。

“周星驰出演了哪些电影”：

PREFIX : <http://www.kgdemo.com#>
PREFIX rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#>
PREFIX owl: <http://www.w3.org/2002/07/owl#>
PREFIX xsd: <XML Schema>
PREFIX vocab: <http://localhost:2020/resource/vocab/>
PREFIX rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#>
PREFIX map: <http://localhost:2020/resource/#>
PREFIX db: <http://localhost:2020/resource/>

SELECT ?n WHERE {
  ?s rdf:type :Person.
  ?s :personName '周星驰'.
  ?s :hasActedIn ?o.
  ?o :movieTitle ?n
}

使用Jena 构建知识图谱

Jena是Apache基金会旗下的开源Java框架，用于构建Semantic Web 和 Linked Data 应用。

下面简要的介绍下API，要使用jena，可以下载jar包或者使用maven（推荐），建议测试时下面的都加上：

	<dependency>
		<groupId>org.apache.jena</groupId>
		<artifactId>apache-jena-libs</artifactId>
		<type>pom</type>
		<version>3.7.0</version>
	</dependency>
	<dependency>
		<groupId>org.apache.jena</groupId>
		<artifactId>jena-sdb</artifactId>
		<version>3.7.0</version>
	</dependency>
	<dependency>
		<groupId>org.apache.jena</groupId>
		<artifactId>jena-base</artifactId>
		<version>3.7.0</version>
	</dependency>
	<dependency>
		<groupId>org.apache.jena</groupId>
		<artifactId>jena-fuseki-embedded</artifactId>
		<version>3.7.0</version> <!-- Set the version -->
	</dependency>

	<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.jena/jena-arq -->
	<dependency>
		<groupId>org.apache.jena</groupId>
		<artifactId>jena-arq</artifactId>
		<version>3.7.0</version>
	</dependency>

Jena RDF API

首先，三元组（triple）组成的图称之为Model，这个图里的Node可以是resources(实体）、literals（文本）或者blank nodes。

一个三元组，在jena里称之为Statement，一个 statement 包含三部分：:

the subject ：实体
the predicate ：属性
the object ：值

创建Model

// URI 定义
static String personURI    = "http://somewhere/JohnSmith";
static String fullName     = "John Smith";

// 创建一个空模型（KG)
Model model = ModelFactory.createDefaultModel();

// 创建一个resource（一个subject)
Resource johnSmith = model.createResource(personURI);

// 添加属性，这里的value是一个literals（文本）
 johnSmith.addProperty(VCARD.FN, fullName);

当然，你还可以使用链式API,为resource添加多个Property

// create the resource
//   and add the properties cascading style
Resource johnSmith
  = model.createResource(personURI)
		 .addProperty(VCARD.FN, fullName)
		 .addProperty(VCARD.N,
					  model.createResource()
						   .addProperty(VCARD.Given, givenName)
						   .addProperty(VCARD.Family, familyName));

遍历Model

使用model.listStatements遍历statements，返回一个迭代器，使用hasNext判断是否还有数据，通过getSubject，getPredicate，getObject 获取三元组信息。

// list the statements in the Model
StmtIterator iter = model.listStatements();

// print out the predicate, subject and object of each statement
while (iter.hasNext()) {
    Statement stmt      = iter.nextStatement();  // get next statement
    Resource  subject   = stmt.getSubject();     // get the subject
    Property  predicate = stmt.getPredicate();   // get the predicate
    RDFNode   object    = stmt.getObject();      // get the object
    System.out.print(subject.toString());
    System.out.print(" " + predicate.toString() + " ");
    if (object instanceof Resource) {
       System.out.print(object.toString());
    } else {
        // object is a literal
        System.out.print(" "" + object.toString() + """);
    }
    System.out.println(" .");
}

运行结果：

http://somewhere/JohnSmith http://www.w3.org/2001/vcard-rdf/3.0#N 80aeb72e-ef9c-4879-807d-62daf3c13b72 .
http://somewhere/JohnSmith http://www.w3.org/2001/vcard-rdf/3.0#FN  "John Smith" .
80aeb72e-ef9c-4879-807d-62daf3c13b72 http://www.w3.org/2001/vcard-rdf/3.0#Family  "Smith" .
80aeb72e-ef9c-4879-807d-62daf3c13b72 http://www.w3.org/2001/vcard-rdf/3.0#Given  "John" .

保存为 RDF文件

可以使用model.write方便的把Model保存为rdf文件，write默认保存为XML格式

// now write the model in XML form to a file
model.write(System.out);

<rdf:RDF
  xmlns:rdf='http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#'
  xmlns:vcard='http://www.w3.org/2001/vcard-rdf/3.0#'
 >
  <rdf:Description rdf:about='http://somewhere/JohnSmith'>
    <vcard:FN>John Smith</vcard:FN>
    <vcard:N rdf:nodeID="A0"/>
  </rdf:Description>
  <rdf:Description rdf:nodeID="A0">
    <vcard:Given>John</vcard:Given>
    <vcard:Family>Smith</vcard:Family>
  </rdf:Description>
</rdf:RDF>

write还提供重载版本write( OutputStream out, String lang )，lang可以为"RDF/XML-ABBREV", "N-TRIPLE", "TURTLE", (and "TTL") and "N3"
我们来保存为常见的TURTLE：

model.write(System.out, "TURTLE");

结果：

<http://somewhere/JohnSmith>
		<http://www.w3.org/2001/vcard-rdf/3.0#FN>
				"John Smith" ;
		<http://www.w3.org/2001/vcard-rdf/3.0#N>
				[ <http://www.w3.org/2001/vcard-rdf/3.0#Family>
						  "Smith" ;
				  <http://www.w3.org/2001/vcard-rdf/3.0#Given>
						  "John"
				] .

jena还提供prefix功能，我们可以指定prefix来简化turtle,下面的代码将指定prefix，并保存到文件1.rdf里：

	model.setNsPrefix( "vCard", "http://www.w3.org/2001/vcard-rdf/3.0#" );
		model.setNsPrefix( "rdf", "http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" );
		try {
			model.write(new FileOutputStream("1.rdf"),"TURTLE");
		} catch (FileNotFoundException e) {
			e.printStackTrace();
		}

结果：

@prefix rdf:   <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#> .
@prefix vCard: <http://www.w3.org/2001/vcard-rdf/3.0#> .

<http://somewhere/JohnSmith>
		vCard:FN  "John Smith" ;
		vCard:N   [ vCard:Family  "Smith" ;
					vCard:Given   "John"
				  ] .

读取rdf

Mode的read(Reader reader, String base)方法，提供读取RDF文件的功能：

    static final String inputFileName  = "1.rdf";
                              
    public static void main (String args[]) {
        // create an empty model
        Model model = ModelFactory.createDefaultModel();

        InputStream in = FileManager.get().open( inputFileName );
        if (in == null) {
            throw new IllegalArgumentException( "File: " + inputFileName + " not found");
        }
        
        // read the RDF/XML file
        model.read(in, "","TURTLE");
                    
        // write it to standard out
        model.write(System.out);            
    }

注意，read的时候，默认是读取XML，如果是其他格式，需要指定lang。

从模型读取Resouce

一个resouce都有一个唯一的URI，我们可以通过URI来获取对应的Resouce：
函数原型：

	/**
		Return a Resource instance with the given URI in this model. <i>This method
		behaves identically to <code>createResource(String)</code></i> and exists as
		legacy: createResource is now capable of, and allowed to, reuse existing objects.
	<p>
		Subsequent operations on the returned object may modify this model.
	   @return a resource instance
	   @param uri the URI of the resource
	*/
	Resource getResource(String uri) ;

获取到Resouce后，通过getRequiredProperty获取属性，如果一个属性包含多个值，可以使用listProperties获取。

 static final String inputFileName = "1.rdf";
    static final String johnSmithURI = "http://somewhere/JohnSmith";
    
    public static void main (String args[]) {
        // create an empty model
        Model model = ModelFactory.createDefaultModel();
       
        // use the FileManager to find the input file
        InputStream in = FileManager.get().open(inputFileName);
        if (in == null) {
            throw new IllegalArgumentException( "File: " + inputFileName + " not found");
        }
        
        // read the RDF/XML file
        model.read(new InputStreamReader(in), "");
        
        // retrieve the Adam Smith vcard resource from the model
        Resource vcard = model.getResource(johnSmithURI);

        // retrieve the value of the N property
        Resource name = (Resource) vcard.getRequiredProperty(VCARD.N)
                                        .getObject();
        // retrieve the given name property
        String fullName = vcard.getRequiredProperty(VCARD.FN)
                               .getString();
        // add two nick name properties to vcard
        vcard.addProperty(VCARD.NICKNAME, "Smithy")
             .addProperty(VCARD.NICKNAME, "Adman");
        
        // set up the output
        System.out.println("The nicknames of "" + fullName + "" are:");
        // list the nicknames
        StmtIterator iter = vcard.listProperties(VCARD.NICKNAME);
        while (iter.hasNext()) {
            System.out.println("    " + iter.nextStatement().getObject()
                                            .toString());
        }

        try {
            model.write(new FileOutputStream("1.rdf"));
        } catch (FileNotFoundException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

查询模型

可以通过listResourcesWithProperty查询包含Property的数据：

    ResIterator iter = model.listResourcesWithProperty(VCARD.FN);
        if (iter.hasNext()) {
            System.out.println("The database contains vcards for:");
            while (iter.hasNext()) {
                System.out.println("  " + iter.nextResource()
                                              .getRequiredProperty(VCARD.FN)
                                              .getString() );
            }
        } else {
            System.out.println("No vcards were found in the database");
        }

通过listStatements(SimpleSelector)查询Statement：

        // select all the resources with a VCARD.FN property
        // whose value ends with "Smith"
        StmtIterator iter = model.listStatements(
            new 
                SimpleSelector(null, VCARD.FN, (RDFNode) null) {
                    @Override
                    public boolean selects(Statement s) {
                            return s.getString().endsWith("Smith");
                    }
                });
        if (iter.hasNext()) {
            System.out.println("The database contains vcards for:");
            while (iter.hasNext()) {
                System.out.println("  " + iter.nextStatement()
                                              .getString());
            }
        } else {
            System.out.println("No Smith's were found in the database");
        }

模型合并

可以通过union合并两个模型：

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合并后：
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来源

知识图谱基础之RDF，RDFS与OWL

作者：Jadepeng
出处：jqpeng的技术记事本--http://www.cnblogs.com/xiaoqi
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原文地址：https://www.cnblogs.com/xiaoqi/p/kg-study-part-1.html