From c937cdac5d63e9be1e299dbda98b31f959a2e589 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Wang Bin <wangbin.zibo@gmail.com>
Date: Wed, 6 May 2015 15:19:00 +0800
Subject: [PATCH] added example_test.go

---
 example_test.go | 89 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
 1 file changed, 89 insertions(+)
 create mode 100644 example_test.go

diff --git a/example_test.go b/example_test.go
new file mode 100644
index 0000000..08ef201
--- /dev/null
+++ b/example_test.go
@@ -0,0 +1,89 @@
+package jiebago_test
+
+import (
+	"fmt"
+
+	"github.com/wangbin/jiebago"
+)
+
+var seg jiebago.Segmenter
+
+func init() {
+	seg.LoadDictionary("dict.txt")
+}
+
+func print(ch <-chan string) {
+	for word := range ch {
+		fmt.Printf(" %s /", word)
+	}
+	fmt.Println()
+}
+
+func Example() {
+	fmt.Print("【全模式】：")
+	print(seg.CutAll("我来到北京清华大学"))
+
+	fmt.Print("【精确模式】：")
+	print(seg.Cut("我来到北京清华大学", false))
+
+	fmt.Print("【新词识别】：")
+	print(seg.Cut("他来到了网易杭研大厦", true))
+
+	fmt.Print("【搜索引擎模式】：")
+	print(seg.CutForSearch("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本京都大学深造", true))
+	// Output:
+	// 【全模式】： 我 / 来到 / 北京 / 清华 / 清华大学 / 华大 / 大学 /
+	// 【精确模式】： 我 / 来到 / 北京 / 清华大学 /
+	// 【新词识别】： 他 / 来到 / 了 / 网易 / 杭研 / 大厦 /
+	// 【搜索引擎模式】： 小明 / 硕士 / 毕业 / 于 / 中国 / 科学 / 学院 / 科学院 / 中国科学院 / 计算 / 计算所 / ， / 后 / 在 / 日本 / 京都 / 大学 / 日本京都大学 / 深造 /
+}
+
+func ExampleLoadUserDictionary() {
+	var sentence = "李小福是创新办主任也是云计算方面的专家"
+	fmt.Print("Before:")
+	print(seg.Cut(sentence, true))
+
+	seg.LoadUserDictionary("userdict.txt")
+
+	fmt.Print("After:")
+	print(seg.Cut(sentence, true))
+	// Output:
+	// Before: 李小福 / 是 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 /
+	// After: 李小福 / 是 / 创新办 / 主任 / 也 / 是 / 云计算 / 方面 / 的 / 专家 /
+}
+
+func ExampleTokenize() {
+	var sentence = []byte("永和服装饰品有限公司")
+
+	// default mode
+	tokenizer, _ := jiebago.NewJiebaTokenizer("dict.txt", true, false)
+	fmt.Println("Default Mode:")
+	for _, token := range tokenizer.Tokenize(sentence) {
+		fmt.Printf(
+			"Term: %s\tStart: %d\tEnd: %d\tPosition: %d\tType: %d\n",
+			token.Term, token.Start, token.End, token.Position, token.Type)
+	}
+	fmt.Println()
+	//search mode
+	tokenizer, _ = jiebago.NewJiebaTokenizer("dict.txt", true, true)
+	fmt.Println("Search Mode:")
+	for _, token := range tokenizer.Tokenize(sentence) {
+		fmt.Printf(
+			"Term: %s\tStart: %d\tEnd: %d\tPosition: %d\tType: %d\n",
+			token.Term, token.Start, token.End, token.Position, token.Type)
+	}
+	// Output:
+	// Default Mode:
+	// Term: 永和      Start: 0        End: 6  Position: 1     Type: 1
+	// Term: 服装      Start: 6        End: 12 Position: 2     Type: 1
+	// Term: 饰品      Start: 12       End: 18 Position: 3     Type: 1
+	// Term: 有限公司  Start: 18       End: 30 Position: 4     Type: 1
+
+	// Search Mode:
+	// Term: 永和      Start: 0        End: 6  Position: 1     Type: 1
+	// Term: 服装      Start: 6        End: 12 Position: 2     Type: 1
+	// Term: 饰品      Start: 12       End: 18 Position: 3     Type: 1
+	// Term: 有限      Start: 18       End: 24 Position: 4     Type: 1
+	// Term: 公司      Start: 24       End: 30 Position: 5     Type: 1
+	// Term: 有限公司  Start: 18       End: 30 Position: 6     Type: 1
+}