LZ_compute函数
时间: 2024-03-21 16:44:26 浏览: 28
LZ_compute函数可能是一个自定义的函数,具体实现可能因人而异。在一些压缩算法中,可以使用LZ77或LZ78算法来计算字符串的LZ复杂度,并可自定义函数来进行实现。这里给出一种可能的实现方式,仅供参考:
```python
def LZ_compute(s):
# 初始化LZ复杂度为1
lz = 1
# 记录已经出现过的子串
substrings = []
# 遍历字符串
for i in range(1, len(s)):
# 获取前i个字符
sub = s[:i]
# 查找s[i]在前面的子串中是否出现过
if s[i] not in sub:
# 如果没有出现过,则LZ复杂度加1
lz += 1
# 将s[:i]加入已经出现过的子串列表中
substrings.append(sub)
return lz
```
该函数输入一个字符串 `s`,返回值为数值类型的LZ 复杂度。算法过程中,用一个循环遍历字符串中的每个字符,查找前面的最长子串,然后将新的字符加入到该子串中,如果新字符在前面未出现过,则增加LZ复杂度。
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kmeans算法中_compute_centroids函数的原始代码
以下是K-Means算法中的_compute_centroids函数的原始代码示例:
```python
def _compute_centroids(self, clusters):
"""
Compute centroids for each cluster
"""
centroids = []
for i in range(self.k):
cluster_points = [p for j, p in enumerate(self.points) if clusters[j] == i]
centroid = tuple(map(lambda x: sum(x)/len(cluster_points), zip(*cluster_points)))
centroids.append(centroid)
return centroids
```
在这个函数中,给定一个点集和该点集的簇分配,函数将计算每个簇的中心点,即聚类中心。对于每个簇,它会找到该簇中的所有点,并计算它们的平均值以获得中心点(centroid)的坐标。最后,函数返回每个簇的中心点(centroid),这些点将用于下一轮迭代。
markov(a,init_mat,trans_mat,emit_mat) init_mat_compute = copy.deepcopy(init_mat) trans_mat_compute = copy.deepcopy(trans_mat) emit_mat_compute = copy.deepcopy(emit_mat) print(init_mat) print(trans_mat) print(emit_mat) compute(init_mat_compute,trans_mat_compute,emit_mat_compute) print("当前初始状态向量", init_mat_compute) print("当前转移矩阵", trans_mat_compute) print("当前发射矩阵:",emit_mat_compute)
这段代码展示了一个函数markov的调用过程,以及在函数内部对三个字典变量进行深拷贝并打印出来的结果。
具体来说,代码首先调用了名为markov的函数,该函数接受四个参数:a、init_mat、trans_mat和emit_mat。接下来,代码使用copy.deepcopy函数分别对init_mat、trans_mat和emit_mat进行深拷贝,得到三个新的字典变量init_mat_compute、trans_mat_compute和emit_mat_compute,这是因为markov函数内部会对这三个字典进行修改,为了避免在函数外部修改原始字典,需要进行深拷贝。
接着,代码打印出了init_mat、trans_mat和emit_mat三个字典的内容,以便查看它们的初始状态。然后,代码调用了compute函数,该函数会对init_mat_compute、trans_mat_compute和emit_mat_compute三个字典进行修改,因此这三个字典的内容会发生改变。
最后,代码又一次打印出了init_mat_compute、trans_mat_compute和emit_mat_compute三个字典的内容,以便查看它们在compute函数中被修改后的状态。