在代码翻译方面需要一些帮助（从Python到C#）

Question

大家晚安

这个问题让我有点尴尬，因为，我知道我应该可以独自得到答案。不过，我对Python的了解还远远不够，所以我需要比我更有经验的人来帮助我。。。在

下面的代码来自最近编辑的一本书中的Norvig's "Natural Language Corpus Data"一章，它是关于将一个句子“likethisone”转换成“[像，这个，一个]”（意思是，正确地分割单词）。。。在

除了函数segment之外，我已经将所有代码移植到C#（事实上，我自己重新编写了这个程序），我甚至在试图理解它的语法时也遇到了很多麻烦。有人能帮我把它翻译成一个更易读的C格式吗？在

事先非常感谢。在

################ Word Segmentation (p. 223)

@memo
def segment(text):
    "Return a list of words that is the best segmentation of text."
    if not text: return []
    candidates = ([first]+segment(rem) for first,rem in splits(text))
    return max(candidates, key=Pwords)

def splits(text, L=20):
    "Return a list of all possible (first, rem) pairs, len(first)<=L."
    return [(text[:i+1], text[i+1:]) 
            for i in range(min(len(text), L))]

def Pwords(words): 
    "The Naive Bayes probability of a sequence of words."
    return product(Pw(w) for w in words)

#### Support functions (p. 224)

def product(nums):
    "Return the product of a sequence of numbers."
    return reduce(operator.mul, nums, 1)

class Pdist(dict):
    "A probability distribution estimated from counts in datafile."
    def __init__(self, data=[], N=None, missingfn=None):
        for key,count in data:
            self[key] = self.get(key, 0) + int(count)
        self.N = float(N or sum(self.itervalues()))
        self.missingfn = missingfn or (lambda k, N: 1./N)
    def __call__(self, key): 
        if key in self: return self[key]/self.N  
        else: return self.missingfn(key, self.N)

def datafile(name, sep='\t'):
    "Read key,value pairs from file."
    for line in file(name):
        yield line.split(sep)

def avoid_long_words(key, N):
    "Estimate the probability of an unknown word."
    return 10./(N * 10**len(key))

N = 1024908267229 ## Number of tokens

Pw  = Pdist(datafile('count_1w.txt'), N, avoid_long_words)

Answer 1

我根本不懂C，但我可以解释Python代码是如何工作的。在

@memo
def segment(text):
    "Return a list of words that is the best segmentation of text."
    if not text: return []
    candidates = ([first]+segment(rem) for first,rem in splits(text))
    return max(candidates, key=Pwords)

第一条线

^{pr2}$

是一个decorator。这将导致函数（在后面的行中定义）被包装在另一个函数中。装饰器通常用于过滤输入和输出。在本例中，根据它所包装的函数的名称和角色，我认为这个函数memoizes调用segment。在

下一步：

def segment(text):
    "Return a list of words that is the best segmentation of text."
    if not text: return []

正确声明函数，给出docstring，并设置此函数递归的终止条件。在

接下来是最复杂的一行，也可能是给你带来麻烦的那一行：

    candidates = ([first]+segment(rem) for first,rem in splits(text))

外圆括号与for..in构造相结合，创建一个generator expression。这是迭代序列的有效方法，在本例中是splits(text)。生成器表达式是一种紧凑的for循环，可以产生值。在这种情况下，这些值将成为迭代candidates的元素。”Genexps“类似于list comprehensions，但是通过不保留它们产生的每个值来实现更高的内存效率。在

因此，对于splits(text)返回的迭代中的每个值，生成器表达式都会生成一个列表。在

来自splits(text)的每个值都是(first, rem)对。在

每个生成的列表都以对象first开头；这是通过将first放在列表文本中来表示的，即[first]。然后将另一个列表添加到其中；第二个列表由对segment的递归调用确定。在Python中添加列表将它们串联起来，即[1, 2] + [3, 4]给出{}。在

最后，在

    return max(candidates, key=Pwords)

递归确定的列表iteration和一个键函数被传递给max。对迭代中的每个值调用key函数，以获取用于确定该列表在迭代中是否具有最高值的值。在