GRR20184630    Carlos Felipe Godinho Silva
  GRR20184616    David Gomes de Carvalho
  GRR20186254    Guilherme Alves da Silva

Para a função --freq foi utilizada uma tabela Hash onde cada palavra é armazenada numa árvore red-black caída para a esquerda na posição correspondente ao seu tamanho (da palavra) - 1 fazendo com que cada árvore armazene apenas palavras de mesmo tamanho. Cada nó da árvore era um objeto que era composto de uma string que armaenava a palavra (e também era o critério de ordenação), um inteiro que era encarregado de armazenar a quantidade de vezes que a palavra em questão apareceu no texto, além dos elementos necessários para compor a árvore (2 nós filhos e um valor para determinar se o nó é vermelho ou preto). A determinação das "n" palavras mais recorrentes no arquivo é feita após a inserção da palavra em sua árvore, para isso é criado um vetor de nós para armazenar as mais recorrentes, caso a palavra recém inserida não esteja neste vetor e possua uma recorrência maior que as demais presentes no vetor, ela substitui a com menor ocorrência do vetor. Ao final da leitura do arquivo e armazenamento de palavras ordena-se o vetor contendo as palavras mais recorrentes e as apresenta ao usuário.

Para a função --freq-word ultiliza-se uma busca no arquivo pela palavra inserida, e quando encontrada é verificado se os caracteres anterior e posterior são letras/números, se forem consideramos que trata-se de outra palavra que apenas contém a palavra escolhida, ao final da leitura do arquivo é apresentado a quantidade de vezes que a palavra se repete no arquivo.

Para a função --search utiliza-se o mesmo critério de busca de --freq-word, após percorrer o arquivo inteiro é feita nova leitura no arquivo, desta vez contando a quantidade de palavras presentes no mesmo. Depois de realizada estes procedimentos em todos os arquivos é feito o cálculo do TFIDF e apresentado em tela o arquivo cujo termo é mais relevante.