在前一段时间，使用了贵所的ICTCLAS分词系统，总体下来有两点不太满意：
1、分词速度奇慢，分词速度勉强能达到600KB/s
2、词库拓展麻烦，不加词库则分词效果欠佳。
3、无可用的授权
其实ICTCLAS本身，在贵所内部就存在诸多争议，譬如版权之争……具体细节不方便描述了。
国内有很多人，特别是学术界很推崇ICTCLAS，大家都觉得隐马是高级算法，效果自然会很好，譬如这篇很偏激的争论帖子：
http://www.oschina.net/question/9[......]
实际上，没有绝对优秀的、应该始终采用的排序算法。
书上给出了一些选择不同排序算法的理由，写的非常好，抄录一下。
书上也在不同应用环境：字符串、浮点、几乎有序等情况下进行了测试，有兴趣的可以去翻阅。[......]
在前面的计数排序中，我们已经领略到了如何用空间换时间的方法，找到一种线性时间复杂度O(N)的排序算法。
计数排序的缺点也是非常明显的：一旦数据范围[0,k)，中的k]相对于数据量N非常稀疏，计数排序的空间会非常大、时间消耗也会增大非常大。当然主要还是空间问题。
个人认为：桶排序 = 哈希排序 = 散列排序，基本思想是一样的。
于是桶排序/哈希排序应运而生，假设值域范围还是k，我们不去创建k个buckets，而是创建m个木桶，让N个元素通过哈系函数映射到这k个桶即可。这里还有一个[......]
如果已知被排序的n个元素，值范围固定在在 "[0,k)"内]，那么计数排序是最好的选择，它具有线性复杂度。
这个约束有些过强，有些时候，可以将不满足这个条件的转化一下：
比如 [-k, k)映射]到[0, 2k)等]。
再比如1/p的小树映射到p k-p等等。
下面上算法，主要走两遍：
首先建立k个桶
(1)扫描n个元素，增加对应桶中的计数
(2)从小到大扫描k个桶，计数非零则减一，然后顺序、依次输出。
源代码：
#include <stdio.h>[......]
在Python中，INI解析这种问题交给ConfigParser就行了，非常简单，但是C++显然没有原生的类库解决问题。
Windows下的ini API不是可移植的，所以无视它。
推荐一个非常好用的，跨平台的INI解析器：SimpleINI，支持section，读、写、各种value，遍历等。
网址：http://code.jellycan.com/simpleini/
旧代码废弃了，已经托管到github上：https://github.com/brofield/simp[......]