python实现马耳可夫链算法实例分析

本文实例讲述了python/' target='_blank'>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 randomimport sysMAXGEN = 10000NONWORD = '\n'w1 = w2 = NONWORDstatetab = {}text = sys.stdin.read()words = text.split()for word in words:  statetab.setdefault((w1, w2),[]).append(word)  w1, w2 = w2, word# add tailstatetab.setdefault((w1, w2),[]).append(NONWORD)# show mar wordsw1 = w2 = NONWORDfor 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。