马尔可夫链算法（markov算法）的awk、C++、C语言实现代码_马尔可夫链模型 - CSDN文库

马尔可夫链算法

193 浏览量更新于2023-03-16 2 收藏 64KB PDF 举报

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码码

主要介绍了马尔可夫链算法（markov算法）的awk、C++、C语言实现代码,需要的朋友可以参考下

1. 问题描述问题描述

马尔可夫链算法用于生成一段随机的英文，其思想非常简单。首先读入数据，然后将读入的数据分成前缀和后缀两部分，通过

前缀来随机获取后缀，籍此产生一段可读的随机英文。

为了说明方便，假设我们有如下一段话：

复制代码代码如下:

Show your flowcharts and conceal your tables and I will be mystified. Show your tables and your flowcharts will be

obvious.

假设前缀的长度为2,则我们处理输入以后得到如下数据，我们首先获取一个前缀，然后在前缀的后缀列表中随机选择一个单

词，然后改变前缀，重复上述过程，这样，我们产生的句子将是可读的。

下面是处理过的数据：

复制代码代码如下:

前缀后缀

show your flowcharts tables

your flowcharts and will

flowcharts and conceal

flowcharts will be

your tables and and

will be mystified. obvious.

be mystified. show

be obvious. (end)

处理这个文本的马尔可夫链算法将首先带引show your,然后随机取出flowcharts 或者table 两个单词，假设选择的是flowcharts,

则新的前缀就是your flowcharts,同理，选择table 时，新的前缀就是your table,有了新的前缀your flowcharts 以后，再次随即

选择它的后缀，这次是在and 和 will 中随机选择，重复上述过程，就能够产生一段可读的文本。具体描述如下：

复制代码代码如下:

设置 w1 和 w2 为文本的前两个词

输出 w1 和 w2

循环：

随机地选出 w3,它是文本中 w1 w2 的后缀中的一个

打印 w3

把 w1 和 w2 分别换成 w2 和 w3

重复循环

2.awk 程序程序

马尔可夫链算法并不难，我们会在后面看到，用c语言来解决这个问题会相当麻烦，而用awk则只需要5分钟就能搞定。这简直

就是一个演示awk优点的问题。

awk 中有关联数组，正好可以用来表示前缀和后缀的关系。程序如下：

# markov.awk: markov chain algorithm for 2-word prefixes

BEGIN { MAXGEN = 10000; NONWORD = ""; w1 = w2 = NONWORD }

{ for (i = 1; i <= NF; i++) { # read all words

statetab[w1,w2,++nsuffix[w1,w2]] = $i

w1 = w2

w2 = $i

}

}

END {

statetab[w1,w2,++nsuffix[w1,w2]] = NONWORD # add tail

w1 = w2 = NONWORD

for (i = 0; i < MAXGEN; i++) { # generate

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