写一个nlp的python程序，实现最大分词为3的正向最大分词匹配算法，不使用库语言

在Python中，我们可以手动编写一个简单的正向最大分词匹配算法，下面是一个基本的例子，该算法适用于英文文本，因为我们假设单词长度最多为3个字符。对于中文分词，由于涉及到更复杂的字与字组合规则，这里仅作为基础示例：

def max_3_segmentation(text):
    words = []
    for i in range(len(text)):
        if i+2 < len(text) and text[i:i+4] in word_dict:  # 假设word_dict是包含所有3字符单词的字典
            words.append(text[i:i+3])
        elif i+1 < len(text) and text[i:i+2] in word_dict:
            words.append(text[i:i+2])
        else:
            if i == 0 or text[i-1] != ' ':  # 如果前一个字符不是空格，当前字符可能是单个词
                words.append(text[i])
    
    return words

# 假设我们有一个包含3字符单词的字典
word_dict = {'the', 'is', 'a', 'of', 'for'}  # 这里只是一个简化示例，实际应用需要完整的英语词汇库或jieba等工具处理中文

text = "This is a simple example."
segmented_text = max_3_segmentation(text)
print(f"Segmented text: {segmented_text}")