


Bagaimanakah Kita Boleh Membahagikan Teks Tanpa Ruang Menjadi Senarai Perkataan?
Memisahkan Teks Tanpa Ruang ke dalam Senarai Perkataan
Pengenalan
Artikel ini menyelidiki kerumitan pembahagian rentetan teks tanpa ruang dengan cekap ke dalam senarai perkataan yang bermakna. Kami meneroka algoritma yang memanfaatkan kekerapan perkataan untuk mencapai hasil yang tepat bagi data dunia sebenar.
Algoritma
Algoritma beroperasi di bawah andaian bahawa perkataan diedarkan secara bebas, mengikut undang-undang Zipf. Ini menunjukkan bahawa kebarangkalian untuk menemui perkataan dengan pangkat 'n' dalam kamus adalah lebih kurang 1/(n log N), di mana N mewakili jumlah bilangan perkataan dalam kamus.
Untuk membuat kesimpulan kedudukan bagi ruang, kami menggunakan pengaturcaraan dinamik. Kami mentakrifkan fungsi kos yang menggunakan logaritma songsangan kebarangkalian perkataan. Ayat optimum memaksimumkan hasil kos perkataan individu, yang boleh dikira dengan cekap menggunakan pengaturcaraan dinamik.
Pelaksanaan
Kod Python berikut melaksanakan algoritma:
<code class="python">import math words = open("words-by-frequency.txt").read().split() wordcost = dict((k, log((i+1)*log(len(words)))) for i,k in enumerate(words)) maxword = max(len(x) for x in words) def infer_spaces(s): cost = [0] for i in range(1,len(s)+1): c,k = best_match(i) cost.append(c) out = [] i = len(s) while i>0: c,k = best_match(i) out.append(s[i-k:i]) i -= k return " ".join(reversed(out))</code>
Demonstrasi
Menggunakan kod yang disediakan, kita boleh memisahkan rentetan teks tanpa ruang dan memperoleh perkataan yang bermakna:
s = 'thumbgreenappleactiveassignmentweeklymetaphor' print(infer_spaces(s))
Keputusan
Algoritma secara berkesan menyimpulkan lokasi ruang, menghasilkan pengecaman perkataan yang tepat untuk rentetan teks pendek dan panjang. Walaupun tiada pembatas yang jelas, output mengekalkan tahap keselarasan dan kebolehbacaan yang tinggi.
Faedah
Algoritma menawarkan beberapa faedah:
- Pengecaman perkataan yang tepat , walaupun dalam ketiadaan ruang
- Penggunaan masa dan ingatan yang cekap
- Kemudahan pelaksanaan dan kebolehskalaan untuk set data teks yang besar
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Kita Boleh Membahagikan Teks Tanpa Ruang Menjadi Senarai Perkataan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.
