开发语言：
C#
开发平台：
Visual Studio 2013 Professional
预计时间：
建立工程基本框架：半小时
模块-递归寻找所有文件：半小时
模块-扫描&分离单词：一个半小时
Debug&优化：两小时
实际时间：
预计时间x3
事实证明，预计时间是建立在一个相当顺利的基础上才能达到的。在实际Coding中，由于对C#文件等操作不熟悉，以及扩展模式时更改框架，还有思路混乱等等，花掉了不少时间，这些时间应该要加入预计当中的。
主要遇到的问题：
1.字符串比较问题
C#默认并不依照ASCII码字典序比较字符串，而是与语言&文化相关，也就是在Windows资源管理器里对文件名排序时用的比较方法，a是排在A前面的。解决这个问题有很多方法，以下是其中一种：
比较字符串：string.CompareOrdinal(s1, s2)
忽略大小写判断字符串是否相等：string.Equals(s1, s2, StringComparison.OrdinalIgnoreCase)
这个Ordinal我真的不知怎么翻译。
2.控制台与文件流的统一接口
我在设计output方法时，引入参数StreamWriter，这样就可以选择在debug的时候将输出定位到Console了。但是翻遍了Console的成员，尝试好多都失败了。不过最后还是找到了办法，将参数类型改为TextWriter，由于Console.Out就是这个类的，而StreamWriter是TextWriter的继承类，所以统一了两者的接口。至于两个Writer有什么区别，暂时没有深究。
3.分离单词
一开始想用正则表达式的，折腾好久总算写了个感觉正确的，但还是有问题：题目要求单词前后都是分隔符，但是正则表达式查找时分隔符之间不能覆盖。比如说“hello world”只能识别hello，而“hello world”就能识别hello和world。
没办法，还是老老实实逐字符处理吧。
4.扩展模式实现
我的框架是按照标准模式设计的。标准模式实现之后，加入扩展模式，必然要更改一些模块。主要更改如下：
* 命令行参数判断，不用多说
* 将“单词表”直接作为”单词组表”，排序方法不变，之所以这么做，是因为扩展模式在语义上本来就不是标准功能的一部分，既然如此，List不标准让人误会又有何妨？况且，这是成本最低的做法。
* 独立一个CurrentWord方法，用以寻找当前位置是否存在一个单词，如果有，则返回。作业要求e2或e3模式下单词分离符只能是一个单独的空格，所以必须手动判断两个或三个单词，将CurrentWord模块化是必须的。
* 输出相应处理
5.CPU采样
一开始用简单文件测试，选择Sampling模式时，弹出一个窗口
stackoverflow上有人给出的解释是，由于进程一下子就运行完了，VS还没来得及采集数据，所以出现了报错。
解决办法是更改为Instrumentation模式，或者让程序变慢些（-_-#)。
测试数据：
| # | 测试目的 | 描述 | 输出 | 备注 |
| 1 | 未指定扫描文件夹 | 控制台：Please specify a directory! |
||
| 2 | 参数错误：-e4 | 控制台：The argument must be -e2 or -e3. Scanning cancelled. | ||
| 3 | 文件夹不存在 | 控制台：The directory specified doesn't exist! |
||
| 4 | 文件夹为空 | 空文件 | ||
| 5 | 验证单词判定&分离 | 一个txt文件，内容： hello #kitty 3english中too xxx12 xx second hello aaa bbb ccc ddd eee fff ggg hhh iii jjj kkk lll mmm nnn ooo ppp qqq |
hello: 2 aaa: 1 bbb: 1 ccc: 1 ddd: 1 eee: 1 fff: 1 ggg: 1 hhh: 1 iii: 1 jjj: 1 kitty: 1 kkk: 1 lll: 1 mmm: 1 nnn: 1 ooo: 1 ppp: 1 qqq: 1 second: 1 too: 1 xxx12: 1 |
输出了所有单词 |
| 6 | 验证统计&排序 | 一个txt文件，内容： hello Hello heLLo yyy XXX xxx xxx |
Hello: 3 XXX: 3 yyy: 1 |
|
| 7 | 验证文件类型 | 若干个文件，内容都为： hello Hello heLLo yyy XXX xxx xxx 文件类型分别为： txt, cpp, h, cs, png, (null) |
Hello: 12 XXX: 12 yyy: 4 |
|
| 8 | 验证递归寻找文件 | 根目录下是一个文件和一个目录，目录下是一个文件和一个目录，目录下又是一个文件。 三个文件都是txt，内容一致： hello Hello heLLo yyy XXX xxx xxx |
Hello: 9 XXX: 9 yyy: 3 |
|
| 9 | 验证扩展模式-e2 | 单个txt文件，命令行参数-e2 if you do not learn to think when you are young you may never learn Edison zzz zxz you You yOu you you #like that |
You yOu: 4 are young: 1 learn Edison: 1 may never: 1 never learn: 1 not learn: 1 think when: 1 when you: 1 you are: 1 you may: 1 |
1.只列出前10个 2.按单词频度顺序 3.视为相同的单词组，选择字典序最先者：You yOu 4.连续单词计数：4个you you 5.分隔符只能是单个空格（you like和like that不在列，它们本应该排在you may的前面 |
| 10 | 验证扩展模式-e3 | 单个txt文件，命令行参数-e3 if you do not learn to think when you are young you may never learn Edison zzz zxz you You yOu you you #like that |
You yOu you: 3 are young you: 1 may never learn: 1 never learn Edison: 1 think when you: 1 when you are: 1 you are young: 1 you may never: 1 young you may: 1 zxz you You: 1 |
只列出前10个(zzz zxz you未出现） |
如果说要保证自己程序是正确的，这几乎不可能。就算能做到，推理也不是一时三刻能完成的。
优化：
程序扫描得相当慢，出乎我的意料。我用The Kite Runner原版小说（500+k）扫描，预计要40分钟左右。
我提取了前面的325行，CPU Sampling测试结果：
总时间15秒。
看起来是一个Count方法占用了大多数的时间，定位到代码：
原来是每次判断字符串长度时，都调用方法计算！
我将所有Count()方法改成了Length属性，再分析：
时间缩短至1.5秒左右，是原先的十分之一。性能提升至1000%！
我再用The Kite Runner测试，几秒钟就出来了。速度快了不止一星半点。
接下来对Visual Studio 2013文件夹进行测试，这个目录共2.78GB
时间竟花了20+分钟，耗时最多的是统计文件中单词个数的函数，占了65%：
原来我在判断这个单词是否已统计过的时候，对已有单词列表中的每一项都去判断。大多数的判断其实是多余的，比如Hello应该和hello去比较，而不必和world、kitty什么的再比较了。
要解决这个问题，我的思路是将单词列表更改为有序字典，key是单词的小写形式，value是单词信息类。
每次插入时，都判断这个单词是否在列表中。由于是有序的，可以利用二分查找。
（为什么不直接用有序表呢？那是因为，最终输出的顺序是综合考虑频度和单词ascii码等等，而这个顺序不可能作为维护有序表时的顺序）
最终测试，扫描VS文件夹只花了32秒，性能提升至4000%！
（另外再说一下，由于这个文件夹放在SSD里，成绩参考意义不大）
最终算下来，经过两个优化，程序快了400倍！
优化性能往往意味着增加代码复杂度，有的地方我并没有深入优化。下面给出优化和未优化的部分：
已优化的部分：
* 利用查询表达式“推迟执行”的特性，一边遍历文件一边统计该文件的单词数。（时间）
* 上述两个优化
* 构建单词时，使用StringBuilder类。（时间）
未实现的优化：
* 直接对流文件处理，而不是先把内容读到一个string里。（空间&时间）——个人感觉流的指针移动操作比较复杂，况且时间提升不会太大，而空间呢，文本文件一般也不会太大。
* 用正则表达式替代手工判断。（时间）——也许效率能提升不少吧
* 对于扩展模式，只找出Top10，而不是全部排序。（时间）——不优化的话，反而可以保证标准和扩展模式的时间复杂度是一致的
* 并行计算。（时间）——不会
* 还有很多我没想到的……
总结：
* 预计项目时间时，要考虑到进行中可能遇到的阻力，比如Google、Debug所花的时间，这些往往比敲代码更加耗时。
* 警惕方法调用，能用字段（属性）就不要调用方法。比如这次Count()和Length达到的目的相同，但性能却差了10倍。
* 有时候性能上的问题，仅凭观察代码是很难发现的，这时使用性能分析工具是最好的选择。