無限の猿定理

無限の猿定理：猿がランダムほぼ確実なウィリアム・シェイクスピアの全集として、与えられたテキストを入力し、タイプライターのキーボード上無制限の時間をキーを押します。

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トピック：ランダムにどのくらい与えられた単語のpythonで生成された、猿としてのpythonを使用。シミュレーション方法は以下のとおりです。

第一の機能：指定された長さのランダムな文字列を生成します。

第二の機能：ランダムに生成された文字列が類似性を考えると、ターゲット文字列と比較されます。

第三の関数：最も高い類似度を数回繰り返した後、文字列が与えられます。

次のように現在書かれた手順は以下のとおりです。

輸入ランダム

NUM = 1000 
char_list = CHR（C + ORD（' A '））のために C で範囲（26 ）]
char_list.append（'  ' ）
target_list = 「hwnzyはハンサムな男の子です」


デフFUN1（）：
    temp_list = []
     のためのインデックスで範囲（27 ）：
        temp_list.append（char_list [random.randint（0、 26 ）]）
     戻り '' .join（temp_list）


デフfun2（temp_list）：
    スコア = 0
     のためのインデックスで：範囲（LEN（target_list））
         もし target_list [インデックス] == temp_list [インデックス]：
            スコア + = 1つの
     戻りスコア


デフfun3（回）：
    best_score = -1 
    best_time = -1 
    best_list = []
     のためのインデックスで範囲（時間）：
        temp_list = FUN1（）
        スコア = fun2（temp_list）
         であればスコア> best_score：
            best_score = スコア
            best_time = インデックス
            best_list = temp_listの
         印刷（' ％量dTH類似性％.3fある'％（インデックス+ 1、スコア/ LEN（target_list）））
     プリント（" 最良の類似性は.3f％でのDTH％である"％（best_time、best_score / LEN（target_list ）））
     プリント（best_list）


もし __name__ == ' __main__ ' ：
     プリント（target_list）
    fun3（NUM）

 

コンテンツは最近、Pythonのデータ構造とアルゴリズム非常に興味深い、「アルゴリズムとデータ構造は、Pythonを使って問題解決」の本を読んでから来ています。