python实现马耳可夫链算法实例分析

本文实例讲述了python实现马耳可夫链算法的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下:

在《程序设计实践》(英文名《the practice of programming》)的书中,第三章分别用c语言,c++,awk和perl分别实现了马耳可夫链算法,来通过输入的文本,“随机”的生成一些有用的文本。

说明:

1. 程序使用了字典,字典和散列可不是一个东西,字典是键值对的集合,而散列是一种能够常数阶插入,删除,不过可以用散列来实现字典。
2. 字典的setdefault()方法使得程序少了许多条件判断。
3. random.choice()可以随机取出一个序列中的元素。
4. 每两个前缀词确定一个后缀。

实现代码:

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

希望本文所述对大家的python程序设计有所帮助。

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