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python實現馬耳可夫鏈算法實例分析

編輯:更多關於編程

       本文實例講述了python實現馬耳可夫鏈算法的方法。分享給大家供大家參考。具體分析如下:

      在《程序設計實踐》(英文名《The Practice of Programming》)的書中,第三章分別用C語言,C++,AWK和Perl分別實現了馬耳可夫鏈算法,來通過輸入的文本,“隨機”的生成一些有用的文本。

      說明:

      1. 程序使用了字典,字典和散列可不是一個東西,字典是鍵值對的集合,而散列是一種能夠常數階插入,刪除,不過可以用散列來實現字典。

      2. 字典的setdefault()方法使得程序少了許多條件判斷。

      3. random.choice()可以隨機取出一個序列中的元素。

      4. 每兩個前綴詞確定一個後綴。

      實現代碼:

      ?

    1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 import random import sys MAXGEN = 10000 NONWORD = 'n' w1 = w2 = NONWORD statetab = {} text = sys.stdin.read() words = text.split() for word in words: statetab.setdefault((w1, w2),[]).append(word) w1, w2 = w2, word # add tail statetab.setdefault((w1, w2),[]).append(NONWORD) # show mar words w1 = w2 = NONWORD for i in xrange(MAXGEN): suf = statetab[(w1,w2)] t = random.choice(suf) if t == NONWORD: break print t w1, w2 = w2, t

      希望本文所述對大家的Python程序設計有所幫助。

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