利用Python代码实现逆向最大分词算法并完成实例'北京市民办高中'，下载并安装jieba库，书写全模式、精确模式和搜索模式的Python代码，根据实例“中文分词是自然语言处理的一部分！”进行分析对比。

首先，我们需要安装jieba库来进行中文分词。如果你尚未安装，可以使用pip进行安装：

pip install jieba

接下来，我将为你展示如何利用jieba的三种模式（全模式、精确模式和搜索引擎模式）进行逆向最大分词（实际上jieba默认就是按逆序的最大匹配原则进行分词，不需要特别设置）。这里我们以"北京市民办高中"为例。

1. 全模式 (default，最慢，考虑所有词语)：

import jieba.lcut
sentence = "北京市民办高中"
words = jieba.lcut(sentence)
print(f"全模式：{words}")

2. 精确模式 (速度快一些，准确率较低)：

import jieba.analyse
sentence = "北京市民办高中"
words = jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=5, withWeight=False)
print(f"精确模式：{words}")

3. 搜索引擎模式 (非常快，牺牲部分精度)：

import jieba.analyse
sentence = "北京市民办高中"
words = jieba.analyse.textrank(sentence, topK=5, withWeight=False)
print(f"搜索引擎模式：{words}")

对于你的例子 "中文分词是自然语言处理的一部分！"，这三种模式会分别返回：

- 全模式可能会返回多个短词，如“中文”，“分词”，“是”，“自然”，“语言”等。
- 精确模式可能会选择更相关的词组，比如“中文分词”，“自然语言处理”。
- 搜索引擎模式通常用于快速提取关键词，同样会选择“中文分词”、“自然语言处理”。