python实现马耳可夫链算法实例分析_Python

python实现马耳可夫链算法实例分析

2020-07-03 10:56aiqier Python

这篇文章主要介绍了python实现马耳可夫链算法的方法,实例分析了马耳可夫链算法的原理与实现技巧,需要的朋友可以参考下

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