字符串长度 pythonpython 莫兰指数代码
摘要：
1.莫兰指数简介 
2.莫兰指数计算方法 
3.Python 实现莫兰指数的代码
正文：
莫兰指数（Molloy Index）是一种用于衡量文本相似度的指标，它能够通过计算文本中相邻字符的组合情况来衡量文本的相似程度。莫兰指数的取值范围在 0 到 1 之间，其中 0 表示两个文本完全相同，1 表示两个文本没有任何相似之处。
莫兰指数的计算方法如下：
1.对于两个文本，首先将它们转换为字符串。 
2.初始化一个长度为文本长度的二维数组，用于存储每个字符与其相邻字符的组合情况。 
3.遍历文本中的每一个字符，计算其与相邻字符的组合情况，并将其填入二维数组中。 
4.对二维数组进行排序，得到莫兰指数。
下面是使用 Python 实现莫兰指数计算的代码：
```python 
def molloy_index(text1, text2): 
    # 计算文本长度 
    text_len = len(text1)
    # 初始化二维数组 
    matrix = [[0] * text_len for _ in range(text_len)]
    # 遍历文本，计算相邻字符组合情况 
    for i in range(text_len - 1): 
        for j in range(i + 1, text_len): 
            matrix[i][j] = 1 if text1[i] == text1[j] else 0
    # 计算莫兰指数 
    molloy_sum = sum(matrix[i][j] for i in range(text_len) for j in range(text_len)) 
    molloy_index = molloy_sum / (text_len * (text_len - 1))
    return molloy_index
# 示例 
text1 = "hello" 
text2 = "world" 
result = molloy_index(text1, text2) 
print("莫兰指数:", result) 
```
通过以上代码，我们可以计算两个文本之间的莫兰指数。需要注意的是，莫兰指数仅能衡量文本的相似程度，并不能反映文本之间的语义关系。

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