首先，介绍一下IK的整个分词处理过程：
1. Lucene的分词基类是Analyzer，所以IK提供了Analyzer的一个实现类IKAnalyzer。首先，我们要实例化一个IKAnalyzer，它有一个构造方法接收一个参数isMaxWordLength，这个参数是标识IK是否采用最大词长分词，还是采用最细粒度切分两种分词算法。实际两种算法的实现，最大词长切分是对最细粒度切分的一种后续处理，是对最细粒度切分结果的过滤，选择出最长的分词结果。
2. IKAnalyzer类重写了Analyzer的tokenStream方法，这个方法接收两个参数，field name和输入流reader，其中filed name是Lucene的属性列，是对文本内容进行过分词处理和创建索引之后，索引对应的一个名称，类似数据库的列名。因为IK仅仅涉及分词处理，所以对field name没有进行任何处理，所以此处不做任何讨论。
3. tokenStream方法在Lucene对文本输入流reader进行分词处理时被调用，在IKAnalyzer的tokenStream方法里面仅仅实例化了一个IKTokenizer类，该类继承了Lucene的Tokenizer类。并重写了incrementToken方法，该方法的作用是处理文本输入流生成token，也就是Lucene的最小词元term，在IK里面叫做Lexeme。
4. 在IKtokenizer的构造方法里面实例化了IK里面最终要的分词类IKSegmentation，也称为主分词器。它的构造方法接收两个参数，reader和isMaxWordLength。
5. IKsegmentation的构造方法里面，主要做了三个工作，创建上下文对象Context，加载词典，创建子分词器。
6. Contex主要是存储分词结果集和记录分词处理的游标位置。
7. 词典是作为一个单例被创建的，主要有量词词典、主词典和停词词典。词典是被存储在字典片段类DictSegment 这个字典核心类里面的。DictSegment有一个静态的存储结构charMap，是公共词典表，用来存储所有汉字，key和value都是一个中文汉字，目前IK里面的charMap大概有7100多的键值对。另外，DictSegment还有两个最重要的数据结构，是用来存储字典树的，一个是DictSegment的数组childrenArray，另一个是key为单个汉字（每个词条的第一个汉字），value是DictSegment的HashMap childrenMap。这两个数据结构二者取其一，用来存储字典树。
8. 子分词器才是真正的分词类，IK里面有三个子分词器，量词分词器，CJK分词器（处理中文），停词分词器。主分词器IKSegmentation遍历这三个分词器对文本输入流进行分词处理。
9. IKTokenizer的incrementToken方法调用了IKSegmentation的next方法，next的作用是获得下一个分词结果。next在第一次被调用的时候，需要加载文本输入流，并将其读入buffer，此时便遍历子分词器，对buffer种的文本内容进行分词处理，然后把分词结果添加到context的lexemeSet中。
下面，以CJKSegmenter子分词器为例介绍一下生成分词结果集的流程：
1. IKSegmentation遍历Segmenter时，调用CJKSegmenter的nextLexeme方法，该方法接收两个参数，segmentBuf和context，segmentBuf是一个Character数组，文件输入流分解后得到，context即IK的Context类实例，用来记录segmentBuf游标以及存储切分后的词元lexeme。
2. 进入nextLexeme方法，首先判断是否中文字符，然后判断是否存在词段队列，举例来说“中华人民共和国”，这个词条，就会存在一个词段队列，分别存储“中华”、“中华人民”、“中华人民共和”、“中华人民共和国”，前面词段依次是后面词段的前缀。这个词段队列也是在nextLexeme方法中填充的。当一个词条和字典中的词匹配成功，并且也是字典中某个词条的前缀，则被加入队列，当一个词条不再是某个词条的前缀，移除出队列。
3. 如果词段队列里面不存在词段，把当前的Character与字典中的词匹配，创建一个新的hit，如果字典种存在这个Character，把hit添加进词段队列。如果词段队列里面已经存在词段，遍历词段队列，判断当前Character是否可以以词段队列中的词为前缀，组成一个字典中存在的词，如果可以，则加入lexemeSet中，如果不能匹配成词，则将这个前缀hit从队列种移除，因为以后也不会匹配成词了，故删除。
4. 如此循环执行nextLuxeme方法，最终将文本输入流切分成的词元lexeme完全放入context的lexemeSet中。这时，再次调用IKSegmentation类的next方法时，则会直接读取lexemeSet中已经切分好的词元。所以所有的切分工作都在第一次调用IKSegmentation的next的时候完成。
5. IK 分词算法理解
根据作者官方说法 IK 分词器采用“正向迭代最细粒度切分算法”， 分析它 的源代码， 可以看到分词工具类 IKQueryParser 起至关重要的作用， 它对搜索 关键词采用从最大词到最小词层层迭代检索方式切分，比如搜索词：“中华人 民共和国成立了”， 首先到词库中检索该搜索词中最大分割词， 即分割为： “中 华人民共和国”和“成立了”， 然后对“中华人民共和国”切分为“中华人民”和“人 民共和国”，以此类推。最后，“中华人民共和国成立了”切分为：“中华人民 | 中华 | 华人 | 人民 | 人民共和国 | 共和国 | 共和 | 成立 | 立了”，当然， 该切分方式为默认的细粒度切分，若按最大词长切分，结果为：“中华人民共 和国 | 成立 | 立了”。核心算法代码如下
boolean accept(Lexeme _lexeme){
/* * 检查新的lexeme 对当前的branch 的可接受类型 * acceptType : REFUSED 不能接受
* acceptType : ACCEPTED 接受 * acceptType : TONEXT 由相邻分支接受
*/ int acceptType = checkAccept(_lexeme); switch(acceptType){ case REFUSED: // REFUSE 情况 return false;
case ACCEPTED : if(acceptedBranchs == null){ //当前branch没有子branch，则添加到当前branch下 acceptedBranchs = new ArrayList<TokenBranch>(2); acceptedBranchs.add(new TokenBranch(_lexeme)); }else{ boolean acceptedByChild = false; //当前branch拥有子branch，则优先由子branch接纳 for(TokenBranch childBranch : acceptedBranchs){ acceptedByChild = childBranch.accept(_lexeme) || acceptedByChild; } //如果所有的子branch不能接纳，则由当前branch接纳 if(!acceptedByChild){ acceptedBranchs.add(new TokenBranch(_lexeme)); } } //设置branch的最大右边界 if(_lexeme.getEndPosition() > this.rightBorder){ this.rightBorder = _lexeme.getEndPosition(); } break;
case TONEXT : //把lexeme放入当前branch的相邻分支 if(this.nextBranch == null){ //如果还没有相邻分支，则建立一个不交叠的分支 this.nextBranch = new TokenBranch(null); } this.nextBranch.accept(_lexeme); break; }
return true; }
从代码中可以了解到，作者采用了递归算法（代码中加粗的部分）切分 搜索词。若词存在子词则递归该函数，继续切分。
IK 分词弱点、缺点 分词弱点 弱点、
总体来说，IK 是一个很不错的中文分词工具，但它自身也存在一些缺点，比如： a. 对歧义分词还需要扩展、改进，比如：”湖北石首” 和 “蒋介石首次访问”，
如果用户搜索”石首”会把”蒋介石首次访问”也显示出来。 b. 对英文单词的搜索还需改进，比如：”IKAnalyzer”或”UU 音乐”，如果用户输 入搜索关键词”IKAnaly”或”U”则无法搜索出结果。 c. IKAnalyzer.cfg.xml 中关于词典的配置，暂不支持通配符方式，这样导致如果 有大批词典配置文件时会很麻烦。