原先SunPinyin是使用CBone/CSkeleton来组织search lattice的，参见sunpinyin代码导读（九）。每一个Bone对应一个syllable（或者严格的说，是一个segment），而CSkeleton是CBone的双向链表（std::list）。这个结构不太适合对模糊切分的支持。因此在SunPinyin2中，lattice不再以syllable为单位了，而是以单个的拼音字符为单位。如下图所示：

我们定义了一个CLattice的类，表示整个的search lattice，其对应于原来的CSkeleton。将每个column称为一个CLatticeFrame，对应于原来的CBone/CBoneInnerData。而TLexiconState和TLatticeState和以前的差别不大，只是把位置信息从iterator换成了index。另外为了支持用户词典，在TLexiconState加入了一些相应的字段，例如m_words，m_syls。

CIMIContext类的主要入口是buildLattice (segments, rebuildFrom, doSearch)。rebuildFrom这个参数值其实就是IPySegmentor::updatedFrom() + 1，因为在lattice上，拼音字符串是从index 1开始的，而在切分器中是从0开始的。buildLattice遍历segments（由IPySegmentor::getSegments所返回的），跳过rebuildFrom之前的那些segments，然后调用_forwardXXX方法，build每个目标frame上的lexiconStates。直到segments的结束或者超过一定长度，调用_forwardTail处理结尾。然后，在doSearch为true的情况下，调用searchFrom进行搜索。

CIMIContext类中的_forwardXXX方法，和原来的forwardXXX方法大同小异。_forwardSingleSyllable中对用户词典做了一些额外的处理。因为我们现在的用户词典是基于sqlite实现的，不是一棵trie树，所以和基于trie树的系统词典处理起来有所不同。例如，用户词典中有“测试拼音”这个词，当用户输入到ceshipin的时候，从数据库中得到的词的列表是空的，且对系统词典（CPinyinTrie）的transfer也会返回一个空节点。但这种情况下，我们不能drop掉ceshipin这个音节序列，还是要把它加入到目标latticeFrame的lexiconStates中。

CIMIContext::searchFrom也和前作基本相同，都是通过frame上的lexiconStates，调用_transferBetween方法来构建latticeStates，同时调用语言模型进行句子的评分。最后调用_backTraceBestPath，把最佳路径标识出来。稍有不同的是，searchFrom对fuzzyForwarding进行了一些处理，收窄了易混淆音节的搜索范围，并降低了其初始的评分。

其他的方法，例如_transferBetween, getBestSentence, getCandidates都和之前的实现大体相同。cancelSelection和makeSelection得到了简化。memorize方法加入了将<=6个字符的短句（其中含有用户选择的），作为用户词条保存的功能。

另外CIMIContext有两个助手类，CGetFullPunctOp和CGetFullSymbolOp，用来处理标点符号和字符的全角转换。这两个类也是可配置的，并且CIMIContext的所有实例都share同一份拷贝。因此，也属于shared & global的配置选项。

新版本的CIMIContext，在将拼音切分剥离之后，其职责更加明确和清晰；采用新的数据结构之后，逻辑也更简单和直观。代码行数也由原来的1.5k下降到0.6k；同时可配置性也得到了提升。

下一篇我会介绍一下用户词典的实现。