用C语言重写def calc(sentence,DAG,idx,route): N = len(sentence) route[N] = (0.0,'') for idx in xrange(N-1,-1,-1): candidates = [ ( FREQ.get(sentence[idx:x+1],min_freq) + route[x+1][0],x ) for x in DAG[idx] ] route[idx] = max(candidates)

时间: 2024-04-08 09:30:53 浏览: 12
以下是使用C语言重写的代码示例: ```c #include <stdio.h> #include <string.h> #define MAX_LEN 100 #define MAX_FREQ 1000000 struct Route { double freq; char word[MAX_LEN]; }; double FREQ[MAX_FREQ]; // 假设FREQ为全局变量,存储词频信息 void calc(char* sentence, int* DAG, int idx, struct Route* route) { int N = strlen(sentence); route[N].freq = 0.0; strcpy(route[N].word, ""); for (idx = N-1; idx >= 0; idx--) { double max_freq = -1.0; int max_idx = -1; for (int x = 0; x < DAG[idx]; x++) { double freq = FREQ[sentence[idx]][x+1]; if (freq > max_freq) { max_freq = freq; max_idx = x; } } route[idx].freq = max_freq + route[max_idx+1].freq; strncpy(route[idx].word, sentence+idx, max_idx+1); route[idx].word[max_idx+1] = '\0'; } } int main() { char sentence[MAX_LEN] = "我爱自然语言处理"; int DAG[MAX_LEN] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}; // 假设DAG为全局变量,存储词图信息 struct Route route[MAX_LEN]; // 假设route为全局变量,存储最佳分词路径信息 calc(sentence, DAG, 0, route); // 打印最佳分词路径 for (int i = 0; i < strlen(sentence); i++) { printf("%s / ", route[i].word); } printf("\n"); return 0; } ``` 这段C语言代码是对原先的Python代码进行了重写,并使用C语言中的结构体来存储最佳分词路径信息。在`calc`函数中,使用循环来遍历输入句子中的每个字符,计算每个位置的最佳分词路径,并将结果存储在`route`结构体数组中。在`main`函数中,我们调用`calc`函数来计算最佳分词路径,并打印出结果。 注意:上述代码示例中的`FREQ`和`DAG`仅为示例,并未给出具体的实现。你需要根据实际情况进行具体的实现,例如使用哈希表存储词频信息、使用邻接表或邻接矩阵存储词图信息等。同时,根据实际需求,你可能需要对代码进行进一步修改和完善。

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@ai 在以下代码基础上,给出代码计算数据的置信度和提升度并输出:import csv nihao=open(r"D:\qq\Groceries.csv","r") reader=csv.reader(nihao) nihao=list(reader) for x in range(1,9836): del nihao[x][0] del nihao[0] nihao_str = str(nihao).replace('{', '').replace('}', '')# 将花括号替换为空字符串 zaijian = eval(nihao_str)# 将字符串转换回列表 def load_dataset(): # 这里只是一个示例数据集,请根据实际情况修改 dataset = zaijian return dataset def create_C1(dataset): C1 = [] for transaction in dataset: for item in transaction: if not [item] in C1: C1.append([item]) C1.sort() return list(map(frozenset, C1)) def scan_D(D, Ck, min_support): ssCnt = {} for tid in D: for can in Ck: if can.issubset(tid): if not can in ssCnt: ssCnt[can] = 1 else: ssCnt[can] += 1 num_items = float(len(D)) retList = [] support_data = {} for key in ssCnt: support = ssCnt[key] / num_items if support >= min_support: retList.insert(0, key) support_data[key] = support return retList, support_data def apriori_gen(Lk, k): retList = [] len_Lk = len(Lk) for i in range(len_Lk): for j in range(i+1, len_Lk): L1 = list(Lk[i])[:k-2] L2 = list(Lk[j])[:k-2] L1.sort() L2.sort() if L1 == L2: retList.append(Lk[i] | Lk[j]) return retList def apriori(dataset, min_support=0.01): C1 = create_C1(dataset) D = list(map(set, dataset)) L1, support_data = scan_D(D, C1, min_support) L = [L1] k = 2 while len(L[k-2]) > 0: Ck = apriori_gen(L[k-2], k) Lk, support_k = scan_D(D, Ck, min_support) support_data.update(support_k) L.append(Lk) k += 1 return L, support_data

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