38、Perl 数组、哈希与循环的深入解析

Perl 数组、哈希与循环的深入解析

1. 网页单词频率统计

我们常常好奇,谷歌是如何根据搜索词迅速精准地为我们找到相关网页的?其实,这很大程度上依赖于对网页中单词相对频率的预先分析。许多互联网搜索引擎使用 Perl 来完成这项统计工作,因为 Perl 的哈希功能让单词计数变得轻而易举。

下面是一个示例脚本 count_words 的运行情况,它能将输入的每一行拆分成单词,并显示每个单词在页面所有单词中出现的频率:

$ echo 'Testing, testing ... is this thing on?' | count_words
                WORD     FREQUENCY
                  is      0.166667
                  on      0.166667
             testing      0.333333
               thing      0.166667
                this      0.166667

我们再试试用这个脚本处理网页文本,使用 lwp-request 来获取网页内容,并对输出进行排序,让出现频率最高的单词排在前面:

$ lwp-request -o text ukuleleworld.com |  # output edited
>   count_words |
>     
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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