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python实现马耳可夫链算法实例分析

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了python实现马耳可夫链算法实例分析，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含826字，纯文字阅读大概需要2分钟。

内容图文

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。

原文：http://www.jb51.net/article/66429.htm

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python实现马耳可夫链算法实例分析全部内容，希望文章能够帮你解决python实现马耳可夫链算法实例分析所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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来源：【匿名】