% 查询返回结果文件resultfile.dat格式
% 每一行为一幅图像的查询结果：查询图像 返回序号(0) 返回图像(0) 返回序号(1) 返回图像(1) ...
% 图像格式：123456.jpg
infilename = importdata('resultfile.dat');
groundtruth = importdata('holidays_images.dat');

% get_groundtruth
%%% Read datafile holidays_images.dat and output a dictionary
%%% mapping queries to the set of positive results (plus a list of all
%%% images)
allnames = groundtruth;
% 建立所有图像的groundtruth，没有找到字典的功能，只能用元胞代替了
gt = cell(500,2);
k=0;
for i=1:size(groundtruth,1)
    % 单个图像的名字（包含.jpg）
    imname = groundtruth{i};
    imname_split = split(imname,'.');
    % 单个图像的名字（不包含.jpg）
    imno = str2double(imname_split(1));
    % 查询图像名能被100整除，查询图像后的图像就是其相关图像，这里是if...else...就是这个作用
    if mod(imno,100)==0
        k = k+1;
        gt{k,1} = imname;
        gt{k,2} = {};
    else
        temp = [gt{k,2},{imname}];
        gt{k,2} = temp;
    end
end

% 建立所有查询图像的AP的和，以及查询图像数
sum_ap = 0;
n = 0;
for i=1:size(infilename,1)
    % 提取每一行的查询图像query_name，返回结果和序号results
    infilename_line = split(infilename{i},' ');
    query_name = infilename_line{1};
    query_name_split = split(query_name,'.');
    imno = str2double(query_name_split(1));
    % 如果不是查询图像则不计算AP
    if ~mod(imno,100)==0
        continue
    end
    results = infilename_line(2:end);
    % 提取查询图像在gt中所在的位置，方便查找相关图像（由于MATLAB没有字典，所以通过该方式实现）
    [row,col] = ind2sub(size(gt),find(cellfun(@(x)strcmp(x,query_name),{gt{:,1}})));
    gt_results = gt{row,2};
    % tp_ranks是相关图像的序号，rank_shift用于移除查询图像是相关图像的情况
    tp_ranks=[];
    rank_shift=0;
    for j=1:size(results,1)/2
        rank = results(j*2-1);
        returned_name = results(j*2);
        % 返回图像不在数据集中，执行报错
        if ~ismember(returned_name,allnames)
            error(returned_name + " is not in holidays dataset")
        end
        if returned_name{1}==query_name
            rank_shift=-1;
        elseif ismember(returned_name,gt_results)
            tp_ranks = [tp_ranks,str2double(rank{1})+rank_shift];
        end
    end
    
    % score_ap_from_ranks_1，计算ap的函数
    % 其中值得注意的是ntp=j-1，由于python中是从0开始，所以参与运算时减1；作为索引时不减
    ranks = tp_ranks;
    nres = size(gt_results,2);
    ap=0;
    recall_step=1.0/nres;
    for j=1:size(ranks,2)
        rank = ranks(j);
        ntp = j-1;
        if rank==0
            precision_0=1.0;
        else
            precision_0=ntp/rank;
        end
        precision_1=(ntp+1)/(rank+1);
        ap = ap + (precision_1+precision_0)*recall_step/2.0;
    end
    sum_ap = sum_ap+ap;
    n=n+1;
end
map = sum_ap/n;
disp("MAP:"+ map*100 +"%");

MAP:70.5346%