WordNet是指一个包含唯一根的有向无环图，图中每一组词表示同一集合，每一条边v→w表示w是v的上位词。和树不同的地方是，每一个子节点可以有许多父节点。
- 同义词表
文件中每行包含一次同义名词。首先是序号；然后是词，用空格分开。若为词组，则使用下划线连接词组。最后是同义名词的注释
36,AND_circuit AND_gate,a circuit in a computer that fires only when all of its inputs fire
- 上位词表
文件中包含序号i的上位词j。若有多个上位词，则使用空格分隔。
34,47569,48084
需要实现
- 构造函数，通过同义词表和上位词表
- 迭代器
- 判断词是否在WordNet里
- 计算两个词的最短祖先路径距离
- 计算两个词的最短祖先路径
最短祖先路径是指两个点v、w到达相同点距离和最短的点x。
另外，还可以给定两个集合A、B，两个集合中的各自拥有一个点v、w到达相同点距离和最短的点，对比第一种，还需要从集合中找出合适的v、w。
需要实现
- 求两集合的最短祖先编号、距离
给定一串词，给出哪个词和其他词最不相关
按照我认为的实现顺序分析
构造函数：构造digraph
祖先编号，路径： 寻找两个点v、w到达相同点距离的最短点x。
第一步，对v、w进行BFS搜索，找到从v、w到其他点的最短距离。BFS是O(E + V)
第二步，将v、w到相同点的距离相加，若其中一个点不能到达，则这个点的最短祖先距离为-1。在这个遍历过程中，找到相加距离最短的点则为最短祖先距离。O(V)
整个算法性能：O(E + V)
卡在这里了一会，主要是读题目的checklist时候看到bfs当成深度优先了，然后思想就被禁锢dfs了
两个集合的最短祖先
两个集合两两求，找最小。感觉这个肯定超时了。但是感觉也只能这样。暂时用这个方法写。
正确实现方法：BFS提供使用一个集合作为参数构造BFS的，得到的是点到集合的最短距离，由于不需要输出路径，这里你可以认为一个集合就是一个点，就可以按照上面的方法来计算两个集合的最短祖先了。
构造函数：文件读取，使用java的string分割。然后构造一个digraph。
关于文件存储
这里的输入都是string，不是序号，需要先将单词对应为序号。
构造一个类存储同义词集合，包括序号和单词。，第一句是错的，不需要构造这个，因为这里不需要知道一个序号下面有什么单词。第二句也是错的，因为sap的输出需要输出单词，还是需要构造一个map存序号和单词的关系。但是api只输出一个单词，不懂为什么。这里api是要输出那一串用空格分开的词。
同义词组：使用一个map存储单词所对应的序号。这里求出最大的序号，就知道digraph有多少个顶点，可以构造空digraph。
上位词关系：使用一个digraph存储
迭代器：返回map的key的迭代器
最短祖先路径、距离：调用sap
边界条件：判断是否有环，调用DirectedCycle类。判断是否有多个root，如果一个点有一个出的边，则不是root。
构造函数：因为需要immutable，要拷贝WordNet。暂时先不考虑这个，直接引用参数里的wordnet。
上面直接引用没啥问题。java的immutable还是没太搞懂
outcast：计算每个输入词和其他词的距离，输出最大的
迭代器里有null的没考虑，isnoun参数为null没考虑
应该返回所有的词，用空格分开，跟输入一样的方式，而不是只返回一个词。
果然超时了。参考了别人的博文，直接使用BFS好像是不行的，需要自己实现才能解决时间。决定自己写了。
准备自己写BFS时，发现作者提供的BFS是有点到集合的最短距离的构造方法，用这个就可以。分析已经写在上文
由于SAP中的length和ancestor都是调用了同样的函数，所以时间相同。
都是两个BFS加上一个对所有顶点的遍历。BFS是的时间是O(E + V)，则这里可以认为是~(2E + 3V)。用大O法表示还是O(E + V)。
因为这里是调用的库中的BFS，所以运行时间最优和最差是一样的。
想快速的把课程搞完，所以这里性能优化的程序先不写了。这里暂时只完成性能优化的程序的分析，分析checklist里面三个优化条件。
都是在优化sap
- 第一个没看懂
- 第二个就是自己实现BFS，不是一次性跑完BFS，而是两个点v、w交替运行BFS，当出现第一个点x被两个点都访问过时，这个点就是最短祖先。
- 第三个是加一个缓存，缓存上一次的v、w和其祖先信息，如果新的请求的v、w相同，则直接输出，不需要再搜索。