python实现马耳可夫链算法 python实现马耳可夫链算法实例分析
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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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