作业要求：
1. 对源文件（*.txt,*.cpp,*.h,*.cs,*.html,*.js,*.java,*.py,*.php等）统计字符数、单词数、行数、词频，统计结果以指定格式输出到默认文件中，以及其他扩展功能，并能够快速地处理多个文件。
2. 使用性能测试工具进行分析，找到性能的瓶颈并改进
3. 对代码进行质量分析，消除所有警告
http://msdn.microsoft.com/en-us/library/dd264897.aspx
4. 设计10个测试样例用于测试，确保程序正常运行（例如：空文件，只包含一个词的文件，只有一行的文件，典型文件等等）
5. 使用Github进行代码管理
6. 撰写博客
功能需求
1. 统计文件的字符数
2. 统计文件的单词总数
3. 统计文件的总行数
4. 统计文件中各单词的出现次数
5. 对给定文件夹及其递归子文件夹下的所有文件进行统计
6. 统计两个单词（词组）在一起的频率，输出频率最高的前10个。
7. 在Linux系统下，进行性能分析，过程写到blog中（附加题）
前期的分析：
首先看到了题目就立刻想到了会有巨大的数据需要进行处理，自然就会联想应该如何去解决数据的存放问题与查找问题，从功能需求中一步步想到了使用哈希表对此进行存储，于是便有了初步的想法：1、打开一个文件，读取文件内容；2、将读取的信息进行处理；3、构造一个哈希函数，创建一个哈希表。
之后有关测试文件出来了，便遇到了一个很棘手的问题：对于文件的遍历，这个起初是打算用C语言中的fopen函数，但仔细一分析发现并不能实现具体的要求，于是便寻求一个可以遍历文件的操作，在查阅资料后找到了C++语言中的findfirst和findnext函数可以实现文件操作，于是便开始对其的学习，由于之前未接触过C++，对于其中过程的了解耗费了很长的时间，于是便对测试文件进行了初步的遍历实验，起初的结果很不近人意，只能遍历文件的第一个子目录里的文件，无法进入子文件夹，进过判定条件的修改，最终实现了所有文件的遍历。
此刻第一步便达到了目的，于是开始了文件读取问题的思考，找到了两个函数，get和getline函数，首先get函数可以很好的读取文件中的字符，依靠对文件是否结束的判定可以持续读取，这个的好处就在于可以无所谓文件中全部的字符总量，可以一边读一边根据判定条件进行对单词与词组的操作，并且可以按照换行符的数量判断一个文件中的行数，这个可以说是很理想；其次是getline函数，它可以一次读取一行，这个可以省去单独统计换行符的工作，每次调用的时候就可以进行行数的累加，然后可以直接用一行一行的处理单词与词组，这个可以更加模块化，但是缺点便是文件中会出现一行中有数十万的字符，就会使得数组溢出导致失败；经过考虑，我选择了getline函数。
然后就是开始对这个项目进行框架的搭建，从字符、单词到词组，每一个都单独进行搭建，互不相关，为了达到这个目的，分别为单词与词组设计了各自的哈希表，由于要同时对出现频率的统计，决定构造一个结构体数组，里面存储字符串与整型数据，而数组的地址则用设计的哈希函数进行计算。
代码实现
1、 文件遍历
利用已经试验过的findfirst与findnext函数进行操作；
2、 文件读取
先利用ifstream函数打开文件，再利用getline函数对文件内容进行读取，在文件函数中直接调用字符的函数、单词的函数、词组的函数；
3、 字符统计
对传入的字符数组，进行遍历，并随之进行数据的统计；
4、 单词统计
对传入的字符数组进行有条件的遍历，筛选出符合条件的单词，调用单词的哈希表构造函数
（1） 单词哈希表构造
消除大小写的影响，即在计算哈希函数时使用单词前四个字母时，全部化为小写进行求解，利用平方取中法构造哈希函数，利用开放定址发解决冲突，其中需要调用单词比较函数和单词优先级比较函数；
1） 单词比较函数
比较新单词与哈希表中同一位置单词是否为相同单词；
2）单词优先比较函数
比较两个相同单词在字典输出的情况下的先后次序；
5、 词组统计
对传入的字符数组进行有条件的遍历，筛选出符合条件的词组，调用词组的哈希表构造函数 ，其中判断词组需要大量的判定条件；
（1） 词组哈希表构造
消除大小写的影响，即在计算哈希函数时使用第一个单词与第二个单词各前四个字母时，全部化为小写进行求解，利用平方取中法构造哈希函数，利用开放定址发解决冲突，其中需要调用词组比较函数和词组优先级比较函数；
1） 词组比较函数
比较新词组与哈希表中同一位置词组是否为相同单词；
2） 单词优先比较函数
比较两个相同词组在字典输出的情况下的先后次序；
6、 频率统计
利用冒泡排序法对哈希结构体进行排序，将前十出现频率的结构体返回主函数
7、文件输出
利用fp指针；
运行结果：
可能是在哪一个函数的判定条件里出现的错误，产生了死循环，导致无法正常运行。
目前在调试当中，之后还会更新blog。
