请写出其中的主要算法描述
时间: 2023-12-15 21:21:09 浏览: 23
以下是任务2中用到的主要算法描述:
1. 读取分词后的文件和敏感词文件,存储为字符串和列表类型。
2. 初始化一个空字典race_freq,用于存储每个敏感词在文件中的词频。
3. 对于敏感词列表中的每个词语:
- 使用字符串的count方法统计该词在分词后的文件中出现的次数。
- 如果词频大于0,则将该词及其词频存储在race_freq字典中。
4. 遍历race_freq字典,输出敏感词及其词频。
其中,主要的算法步骤是对分词后的文件进行敏感词的词频统计。这个过程可以用字符串的count方法来实现。对于每个敏感词,我们可以使用该方法统计在分词后的文件中出现的次数,并将其存储在一个字典中。最后,遍历该字典,输出敏感词及其词频即可。
相关问题
语音识别文字 matlab算法 写出详细代码
抱歉,由于语音识别算法的复杂性和代码的长度,我无法在这里提供完整的代码实现。但是,我可以给你一些实现语音识别的步骤和常用的算法,以帮助你编写代码。
步骤:
1. 预处理:对语音信号进行预处理,包括去噪、预加重、分帧等操作。
2. 特征提取:对每一帧语音信号提取特征,常用的特征包括梅尔频率倒谱系数(MFCC)、线性预测系数(LPC)、滤波器组合特征等。
3. 建立模型:选择合适的模型来描述语音信号,常用的模型包括隐马尔可夫模型(HMM)、深度神经网络(DNN)、循环神经网络(RNN)等。
4. 训练模型:使用已标注的语音数据来训练模型,优化模型参数。
5. 识别:对新的语音信号进行识别,并得到相应的文字输出。
常用的算法:
1. MFCC算法
2. LPC算法
3. GMM-HMM算法
4. DNN-HMM算法
5. CNN-LSTM算法
下面是一个简单的实现语音识别的代码框架:
```matlab
% 读取语音信号
[x, Fs] = audioread('speech.wav');
% 预处理
% 去噪
x = denoise(x);
% 预加重
x = preemphasis(x);
% 分帧
frames = frame(x, Fs);
% 特征提取
% MFCC
mfcc = getMFCC(frames, Fs);
% LPC
lpc = getLPC(frames);
% 建立模型
% GMM-HMM
gmmhmm = trainGMMHMM(mfcc);
% 识别
text = recognize(x, Fs, gmmhmm);
disp(text);
```
其中,denoise、preemphasis、frame、getMFCC、getLPC、trainGMMHMM和recognize都是自定义函数,用来实现相应的处理步骤和算法。具体实现细节可以参考相应的算法和函数说明文档。
写出用回溯法解决n皇后问题的问题分析、建模、算法描述
问题分析:
n皇后问题是一个经典的回溯算法问题,要求在一个n*n的棋盘上放置n个皇后,使得它们互相之间不会攻击到对方。皇后可以攻击同一行、同一列、同一对角线上的其他棋子。
建模:
我们可以将棋盘表示为一个二维数组board,其中board[i][j]表示第i行第j列是否可以放置皇后。我们需要考虑以下几个问题:
1.如何判断一个位置是否可以放置皇后?
2.如何在保证不冲突的情况下放置皇后?
3.如何回溯到上一个状态,寻找下一个可行解?
算法描述:
1.初始化一个n*n的二维数组board,将所有位置都设置为0。
2.从第一行开始,遍历每一列,判断该位置是否可以放置皇后。如果可以,则将该位置的board[i][j]设置为1,并继续递归到下一行。
3.如果在某一行无法找到可行的位置,则回溯到上一行,并重新寻找下一个可行解。
4.当递归到最后一行时,说明已经找到了一个可行解,保存该解并回溯到上一行,继续寻找下一个解。
5.重复以上步骤,直到找到所有的可行解。
伪代码:
```python
def solveNQueens(n):
def backtrack(board, row):
if row == n:
# 找到一个可行解
res.append(board[:])
return
for col in range(n):
if not isValid(board, row, col): # 判断是否可以放置皇后
continue
board[row][col] = 1
backtrack(board, row+1) # 递归到下一行
board[row][col] = 0 # 回溯到上一行
def isValid(board, row, col):
# 判断当前位置是否可以放置皇后
for i in range(row):
if board[i][col] == 1: # 列上有皇后
return False
if row-i-1 >= 0 and col-i-1 >= 0 and board[row-i-1][col-i-1] == 1: # 左上角有皇后
return False
if row-i-1 >= 0 and col+i+1 < n and board[row-i-1][col+i+1] == 1: # 右上角有皇后
return False
return True
res = []
board = [[0]*n for _ in range(n)]
backtrack(board, 0)
return res
```
以上就是使用回溯法解决n皇后问题的问题分析、建模和算法描述。
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