python實現馬耳可夫鏈演算法執行個體分析

來源:互聯網
上載者:User

   本文執行個體講述了python實現馬耳可夫鏈演算法的方法。分享給大家供大家參考。具體分析如下:

  在《程式設計實踐》(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演算法,來通過輸入的文本,“隨機”的產生一些有用的文本。

  說明:

  1. 程式使用了字典,字典和散列可不是一個東西,字典是索引值對的集合,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()方法使得程式少了許多條件判斷。

  3. random.choice()可以隨機取出一個序列中的元素。

  4. 每兩個首碼詞確定一個尾碼。

  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程式設計有所協助。

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