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package.json

@@ -43,6 +43,7 @@
     "miniprogram-api-typings": "*",
     "mockm": "^1.1.25",
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     "vue-template-compiler": "^2.6.12"
   },

src/assets/example/markdown.md

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-const DEFAULT_CONTENT = `# 示例文章：Google 搜索的即时自动补全功能究竟是如何“工作”的？
+# 示例文章：Google 搜索的即时自动补全功能究竟是如何“工作”的？
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 > Google 搜索**自动补全功能**的强大，相信不少朋友都能感受到，它帮助我们更快地“补全”我们所要输入的搜索关键字。那么，它怎么知道我们要输入什么内容？它又是如何工作的？在这篇文章里，我们一起来看看。
 
 ## 使用自动补全
+
 Google 搜索的自动补全功能可以在 Google 搜索应用的大多数位置使用，包括 [Google](https://www.google.com/) 主页、适用于 IOS 和 Android 的 Google 应用，我们只需要在 Google 搜索框上开始键入关键字，就可以看到联想词了。
 
 ![](https://gitee.com/yanglbme/resource/raw/master/doocs-md/juejin.gif)
 
-在上图示例中，我们可以看到，输入关键字 \`juej\`，Google 搜索会联想到“掘金”、“掘金小册”、“绝句”等等，好处就是，我们无须输入完整的关键字即可轻松完成针对这些 topics 的搜索。
+在上图示例中，我们可以看到，输入关键字 `juej`，Google 搜索会联想到“掘金”、“掘金小册”、“绝句”等等，好处就是，我们无须输入完整的关键字即可轻松完成针对这些 topics 的搜索。
 
 谷歌搜索的自动补全功能对于使用移动设备的用户来说特别有用，用户可以轻松在难以键入的小屏幕上完成搜索。当然，对于移动设备用户和台式机用户而言，这都节省了大量的时间。根据 Google 官方报告，自动补全功能可以减少大约 25% 的打字，累积起来，预计每天可以节省 200 多年的打字时间。是的，每天！
 
 > 注意，本文所提到的“**联想词**”与“**预测**”，是同一个意思。
 
 ## 基于“预测”而非“建议”
+
 Google 官方将自动补全功能称之为“预测”，而不是“建议”，为什么呢？其实是有充分理由的。自动补全功能是为了**帮助用户完成他们打算进行的搜索**，而不是建议用户要执行什么搜索。
 
 那么，Google 是如何确定这些“预测”的？其实，Google 会根据趋势搜索 [trends](https://trends.google.com/trends/?geo=US) 给到我们这些“预测”。简单来说，哪个热门、哪个搜索频率高，就更可能推给我们。当然，这也与我们当前所处的位置以及我们的搜索历史相关。
 
-另外，这些“预测”也会随着我们键入的关键字的变更而更改。例如，当我们把键入的关键字从 \`juej\` 更改为 \`juex\` 时，与“掘金”相关的预测会“消失”，同时，与“觉醒”、“决心”相关联的词会出现。
+另外，这些“预测”也会随着我们键入的关键字的变更而更改。例如，当我们把键入的关键字从 `juej` 更改为 `juex` 时，与“掘金”相关的预测会“消失”，同时，与“觉醒”、“决心”相关联的词会出现。
 
 ![](https://gitee.com/yanglbme/resource/raw/master/doocs-md/juex.gif)
 
 ## 为什么看不到某些联想词？
+
 如果我们在输入某个关键字时看不到联想词，那么表明 Google 的算法可能检测到：
 
 - 这个关键字不是热门字词；
@@ -29,6 +33,7 @@ Google 官方将自动补全功能称之为“预测”，而不是“建议”
 - 这是一个侮辱性或敏感字词，这个搜索字词违反了 Google 的相关政策。更加详细的情况，可以了解 [Google 搜索自动补全政策](https://support.google.com/websearch/answer/7368877)。
 
 ## 为什么会看到某些不当的联想词？
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 Google 拥有专门设计的系统，可以自动捕获不适当的预测结果而不显示出来。然而，Google 每天需要处理数十亿次搜索，这意味着 Google 每天会显示数十亿甚至上百亿条预测。再好的系统，也可能存在缺陷，不正确的预测也可能随时会出现。
 
 我们作为 Google 搜索的用户，如果认定某条预测违反了相关的搜索自动补全政策，可以进行举报反馈，点击右下角“**举报不当的联想查询**”并勾选相关选项即可。
@@ -36,6 +41,7 @@ Google 拥有专门设计的系统，可以自动捕获不适当的预测结果
 ![](https://gitee.com/yanglbme/resource/raw/master/doocs-md/report.gif)
 
 ## 如何实现自动补全算法？
+
 目前，Google 官方似乎并没有公开搜索自动补全的算法实现，但是业界在这方面已经有了不少研究。
 
 一个好的自动补全器必须是快速的，并且在用户键入下一个字符后立即更新联想词列表。**自动补全器的核心是一个函数，它接受输入的前缀，并搜索以给定前缀开头的词汇或语句列表**。通常来说，只需要返回少量的数目即可。
@@ -43,45 +49,50 @@ Google 拥有专门设计的系统，可以自动捕获不适当的预测结果
 接下来，我们先从一个简单且低效的实现开始，并在此基础上逐步构建更高效的方法。
 
 ### 词汇表实现
+
 一个**简单粗暴的实现方式**是：顺序查找词汇表，依次检查每个词汇，看它是否以给定的前缀开头。
 
 但是，此方法需要将前缀与每个词汇进行匹配检查，若词汇量较少，这种方式可能勉强行得通。但是，如果词汇量规模较大，效率就太低了。
 
-一个**更好的实现方式是**：让词汇按字典顺序排序。借助二分搜索算法，可以快速搜索有序词汇表中的前缀。由于二分搜索的每一步都会将搜索的范围减半，因此，总的搜索时间与词汇表中单词数量的对数成正比，即时间复杂度是 \`O(log N)\`。二分搜索的性能很好，但有没有更好的实现呢？当然有，往下看。
+一个**更好的实现方式是**：让词汇按字典顺序排序。借助二分搜索算法，可以快速搜索有序词汇表中的前缀。由于二分搜索的每一步都会将搜索的范围减半，因此，总的搜索时间与词汇表中单词数量的对数成正比，即时间复杂度是 `O(log N)`。二分搜索的性能很好，但有没有更好的实现呢？当然有，往下看。
 
 ### 前缀树实现
-通常来说，许多词汇都以相同的前缀开头，比如 \`need\`、\`nested\` 都以 \`ne\` 开头，\`seed\`、\`speed\` 都以 \`s\` 开头。要是为每个单词分别存储公共前缀似乎很浪费。
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+通常来说，许多词汇都以相同的前缀开头，比如 `need`、`nested` 都以 `ne` 开头，`seed`、`speed` 都以 `s` 开头。要是为每个单词分别存储公共前缀似乎很浪费。
 
 ![](https://gitee.com/yanglbme/resource/raw/master/doocs-md/pretree.png)
 
 前缀树是一种利用公共前缀来加速补全速度的数据结构。前缀树在节点树中排列一组单词，单词沿着从根节点到叶子节点的路径存储，树的层次对应于前缀的字母位置。
 
-前缀的补全是顺着前缀定义的路径来查找的。例如，在上图的前缀树中，前缀 \`ne\` 对应于从子节点取左边缘 \`N\` 和唯一边缘 \`E\` 的路径。然后可以通过继续遍历从 \`E\` 节点可以达到的所有叶节点来生成补全列表。在图中，\`ne\` 的补全可以是两个分支：\`-ed\` 和 \`-sted\`。如果在数中找不到由前缀定义的路径，则说明词汇表中不包含以该前缀开头的单词。
+前缀的补全是顺着前缀定义的路径来查找的。例如，在上图的前缀树中，前缀 `ne` 对应于从子节点取左边缘 `N` 和唯一边缘 `E` 的路径。然后可以通过继续遍历从 `E` 节点可以达到的所有叶节点来生成补全列表。在图中，`ne` 的补全可以是两个分支：`-ed` 和 `-sted`。如果在数中找不到由前缀定义的路径，则说明词汇表中不包含以该前缀开头的单词。
 
 ### 有限状态自动机(DFA)实现
-前缀树可以有效处理公共前缀，但是，对于其他共享词部分，仍会分别存储在每个分支中。比如，后缀 \`ed\`、\`ing\`、\`tion\` 在英文单词中特别常见。在上一个例子中，\`e\`、\`d\` 分别存放在了每一个分支上。
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+前缀树可以有效处理公共前缀，但是，对于其他共享词部分，仍会分别存储在每个分支中。比如，后缀 `ed`、`ing`、`tion` 在英文单词中特别常见。在上一个例子中，`e`、`d` 分别存放在了每一个分支上。
 
 有没有一种方法可以更加节省存储空间呢？有的，那就是 DFA。
 
 <center>
 <img src="https://gitee.com/yanglbme/resource/raw/master/doocs-md/dfa.gif" style="width: 50%;"></center>
 
-在上面的例子中，单词 \`need\`、\`nested\`、\`seed\` 和 \`speed\` 仅由 9 个节点组成，而上一张图中的前缀树包含了 17 个节点。
+在上面的例子中，单词 `need`、`nested`、`seed` 和 `speed` 仅由 9 个节点组成，而上一张图中的前缀树包含了 17 个节点。
 
 可以看出，最小化前缀树 DFA 可以在很大程度上减少数据结构的大小。即使词汇量很大，最小化 DFA 通常也适合在内存中存储，避免昂贵的磁盘访问是实现快速自动补全的关键。
 
 ### 一些扩展
+
 上面介绍了如何利用合理的数据结构实现基本的自动补全功能。这些数据结构可以通过多种方式进行扩展，从而改善用户体验。
 
-通常，满足特定前缀的词汇可能很多，而用户界面上能够显示的却不多，我们更希望能显示最常搜索或者最有价值的词汇。这通常可以通过为词汇表中的每个单词增加一个代表单词值的**权重** \`weight\`，并且按照权重高低来排序自动补全列表。
+通常，满足特定前缀的词汇可能很多，而用户界面上能够显示的却不多，我们更希望能显示最常搜索或者最有价值的词汇。这通常可以通过为词汇表中的每个单词增加一个代表单词值的**权重** `weight`，并且按照权重高低来排序自动补全列表。
 
-- 对于排序后的词汇表来说，在词汇表每个元素上增加 \`weight\` 属性并不难；
+- 对于排序后的词汇表来说，在词汇表每个元素上增加 `weight` 属性并不难；
-- 对于前缀树来说，将 \`weight\` 存储在叶子节点中，也是很简单的一个实现；
+- 对于前缀树来说，将 `weight` 存储在叶子节点中，也是很简单的一个实现；
-- 对于 \`DFA\` 来说，则较为复杂。因为一个叶子节点可以通过多条路径到达。一种解决方案是将权重关联到路径而不是叶子节点。
+- 对于 `DFA` 来说，则较为复杂。因为一个叶子节点可以通过多条路径到达。一种解决方案是将权重关联到路径而不是叶子节点。
 
 目前有不少开源库都提供了这个功能，比如主流的搜索引擎框架 [Elasticsearch](https://www.elastic.co/products/elasticsearch)、[Solr](https://lucene.apache.org/solr/) 等，基于此，我们可以实现高效而强大的自动补全功能。
 
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@@ -94,6 +105,3 @@ Google 拥有专门设计的系统，可以自动捕获不适当的预测结果
 <center>
     <img src="https://gitee.com/yanglbme/resource/raw/master/doocs-md/qrcode.png" style="width: 100px;">
 </center>
-
-`;
-export default DEFAULT_CONTENT;

src/assets/example/theme-css.txt

@@ -1,4 +1,4 @@
-const DEFAULT_CSS_CONTENT = `/*
+/*
   按Ctrl+F可格式化
 */
 /* 一级标题样式 */
@@ -46,5 +46,3 @@ ul {
 /* 列表项样式 */
 li {
 }
-`;
-export default DEFAULT_CSS_CONTENT;

src/components/CodemirrorEditor/header.vue

@@ -192,7 +192,7 @@ import {
 } from "../../assets/scripts/util";
 import { solveWeChatImage, solveHtml } from "../../assets/scripts/converter";
 import config from "../../assets/scripts/config";
-import DEFAULT_CSS_CONTENT from "../../assets/scripts/themes/default-theme-css";
+import DEFAULT_CSS_CONTENT from "@/assets/example/theme-css.txt";
 import resetDialog from "./resetDialog";
 import { mapState, mapMutations } from "vuex";
 export default {

src/store/index.js

@@ -4,8 +4,8 @@ import config from "../assets/scripts/config";
 import WxRenderer from "../assets/scripts/renderers/wx-renderer";
 import marked from "marked";
 import CodeMirror from "codemirror/lib/codemirror";
-import DEFAULT_CONTENT from "../assets/scripts/default-content";
+import DEFAULT_CONTENT from "@/assets/example/markdown.md";
-import DEFAULT_CSS_CONTENT from "../assets/scripts/themes/default-theme-css";
+import DEFAULT_CSS_CONTENT from "@/assets/example/theme-css.txt";
 import { setColor, formatDoc, formatCss } from "../assets/scripts/util";
 
 Vue.use(Vuex);

vue.config.js

@@ -1,5 +1,13 @@
 module.exports = {
   publicPath: process.env.SERVER_ENV === `NETLIFY` ? `/` : `/md/`, // 基本路径, 建议以绝对路径跟随访问目录
+  configureWebpack: (config) => {
+    config.module.rules.push({
+      test: /\.(txt|md)$/i,
+      use: [{
+        loader: 'raw-loader',
+      }]
+    })
+  },
   css: {
     sourceMap: true,
   },