python二分法排序,python二分排序算法
最大匹配算法是自然语言处理中中文匹配算法中最基本的算法。分为正向和反向，原理是一样的。
正向最大匹配算法，老名字的意思，从左到右扫描找到最大匹配的词。
首先确定一个单词的最大长度，从现在开始在每次扫描中搜索这个长度的单词，并与字典中的单词进行匹配。如果找不到，就缩短长度，继续找，直到找到一个词或者变成一个词。
示例：
S1=计算语言学课程3小时，最大字长MaxLen=5，S2=
词典包含三个词：“计算语言学”、“课程”和“上课时间”
S2=“”；S1不空，从子串候选W=计算语言学；
)查同义词，“计算语言学”在同义词上加了w，S2=“计算语言学/”，S1去掉了w。这种情况下，S1=‘一节课三个小时’；
)3)由于S1不为空，从S1左侧取出W= 3类子串候选；
)查查词库，W不在词库里。删除W最右边的字，W=‘路线是三’；
)查查词库。如果W不在词库中，则去掉W最右边的单词，W= route is
)查查词库，W不在词库里。去掉W最右边的单词得到W= lesson
)查叙词表，w加入叙词表，w加入S2，S2=《计算语言学/教程/》，w从S1去掉。在这种情况下，S1=‘三帧’；
(8)由于S1不为空，子串候选的W= 3帧从S1左侧取出；
)查查词库，W不在词库里。删除W最右边的字，W=‘三门课程’；
(10)查字典。如果W不在词库中，则删除W最右边的单词，其中W=‘三’；
(11)查词典。w不在同义词库中。删除W最右边的单词，W=是三
)查查词库。w不在同义词库中。删除W最右边的单词得到W="yes "。在这种情况下，W是单词，S2加上W. S2=“计算语言学/课程/是/”，删除S1的W。在这种情况下，S1=‘3帧’；
13) S1不为空，从子串候选w=3 frames 的S1左侧开始；
(14)查词库，W不在词库中，删除W最右边的单词，W=三门课；
(15)查词典。w不在同义词库中。删除W最右边的字，W=‘三’；
)查查词库。w不在同义词库中。去掉W最右边的单词得到W="three "。这时，w是单词，S2加上w。S2=“计算语言学/课程/是/三/”，把S1的W去掉。此时，S1=‘上课时间’；
(17) S1不为空，从S1左侧取出子串候选，W= frame
)查查词库，W不在词库里。删除W最右边的单词，W=‘课’；
)查查词库。w不在同义词库中。删除W最右边的单词得到W="one "。w是这个时候的词。把W加到S2。S2=“计算语言学/课程/是/三/一/”，删除S1的W。此时S1=“下课时间”；
(20) S1不为空，从子串候选W= class time
)查叙词表，叙词表中w，S2 S2加w=计算语言学/课程/for/three/课程时间/，S1去掉w。此时设置S1= 。
S1为空，输出S2作为分词结果，分词过程结束。
中文分词算法的Python实现：
该脚本接受两个参数：输入文件的路径和字典的路径。
它的行为如下。
python max-match.py
#!/usr/壮观大叔/env python
将泡菜作为泡菜导入
进口系统
window_size=5
defmax_match_segment(line，dic):
#在此编写您的代码
chars=line.decode(UTF8)).
words=[]
idx=0
无线xlen(字符):
匹配=假
forIinxrange(window_size，0，-1):
cand=chars [ idx : idxi ]。编码(utf8 ) ]
如果在dic中cand:
words.append(加拿大)
匹配=真
黑色
如果不匹配：
i=1
words.append (chars [ idx ]。编码(utf8))
idx=i
回归世界
if __name__==__main__ :
尝试：
FPI=open(sys.argv[1]， r ).
p除了：
print sys.stderr，无法打开文件
系统退出(1)
尝试：
DIC=pickle . load(open(sys . argv[2]， r ))
除了：
print sys.stderr，无法加载字典%s % sys.argv[2]
系统退出(1)
尝试：
fpo=open(out.txt ， w )
除了：
print sys.stderr，未能加载出. txt
系统退出(1)
对于fpi中的行：
fpo.write(\t )。join(max _ match _ segment(line . strip()，dic)))
当然这只是最基本的，还可以有很多高级的优化，比如改成Trie树版本，控制最大字长等等。
在Hadoop上运行基于RMM中文分词算法的MapReduce程序
原文：3358 xiaoxia . org/2011/12/18/map-reduce-program-of-RMM-word-count-on-Hadoop/在Hadoop上运行基于RMM的中文分词.
Mmseg中文分词算法分析
mmseg中文分词算法分析@authorlinjiexing在开发中文搜索和中文叙词表语义自识别的时候，我用的是Jcseg开源项目，是基于Mmseg中文分词算法开发的。使用场景包括搜索。
分词vert双向中文分词算法的Python实现
本实验的内容是基于词典双向匹配算法的中文分词算法的实现。使用正向和反向最大匹配算法对给定的句子进行切分，并比较获得的结果以确定正确的分词方法。算法描述前向最大匹配算法首先设置扫描窗口大小ma.
中文分词的基本原理及正向最大匹配法、反向最大匹配法和双向最大匹配法的分析
分词算法设计中的几个基本原则：1。粒度越大越好。对于用于语义分析的文本切分，分词结果的粒度越大，即词越多，意思越确切。比如“公安局长”可以分为“公安局长”和“公安局长”.
MMSeg中文分词算法
Java里有一些开源的分词项目，比如IK。Paoding.MMSeg4J等。这里主要讨论MMSEG4J中使用的MMSEG算法。其原文介绍在：http://technology.chtsai.o.
中文分词算法工具hanlp源代码分析
词图是指一个句子中所有的词可能构成的图。如果一个单词A的下一个单词可能是B，那么A和B之间存在一条路径E(A，B)，一个单词可能有多个后继，同时也可能有多个前驱。它们形成的图形被称为单词图。它需要对2维是稀疏的。
hanlp源代码分析的中文分词算法详解
词图是指一个句子中所有的词可能构成的图。如果一个单词A的下一个单词可能是B，那么A和B之间存在一条路径E(A，B)，一个单词可能有多个后继，同时也可能有多个前驱。它们形成的图形被称为单词图。它需要对2维是稀疏的。
中文分词算法翻译
最初的算法位于http://www.360doc.com/content/13/0217/15/11619026_2661428, http://technology.chtsai.org/mmseg/.
算法：二分搜索法(python版本)
#!/usr/壮观大叔/env python #编码-*- utf:8 -*- #二分搜索法#时间复杂度O(logn)#一个时间常数O(1)把问题的规模缩小一半，然后O(logn)导入.
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