言語処理100本ノック 準備運動 0-4

question0-4.py

from functools import reduce
import re

# 00. 文字列の逆順
# 文字列”stressed”の文字を逆に（末尾から先頭に向かって）並べた文字列を得よ．
# https://nlp100.github.io/ja/ch01.html#00-%E6%96%87%E5%AD%97%E5%88%97%E3%81%AE%E9%80%86%E9%A0%86
print("stressed"[::-1])


# スライス構文を使わないでやってみたパターン
# https://ymgsapo.com/2019/11/11/python-reverse/
def rev_string_list(original_string):
    original_string_list = list(original_string)
    original_string_list.reverse()
    reverse_string = "".join(original_string_list)
    return reverse_string


print(rev_string_list("stressed"))

# 01. 「パタトクカシーー」
# 「パタトクカシーー」という文字列の1,3,5,7文字目を取り出して連結した文字列を得よ．
# https://nlp100.github.io/ja/ch01.html#01-%E3%83%91%E3%82%BF%E3%83%88%E3%82%AF%E3%82%AB%E3%82%B7%E3%83%BC%E3%83%BC
print("パタトクカシーー"[::2])


# 02. 「パトカー」＋「タクシー」＝「パタトクカシーー」
# 「パトカー」＋「タクシー」の文字を先頭から交互に連結して文字列「パタトクカシーー」を得よ．
# https://nlp100.github.io/ja/ch01.html#02-%E3%83%91%E3%83%88%E3%82%AB%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%AF%E3%82%B7%E3%83%BC%E3%83%91%E3%82%BF%E3%83%88%E3%82%AF%E3%82%AB%E3%82%B7%E3%83%BC%E3%83%BC

def zip_str(str1, str2):
    result = ""
    for p, t in zip(str1, str2):
        result += p + t
    return result


print(zip_str("パトカー", "タクシー"))

# https://www.suzu6.net/posts/11/
# 連想配列にして処理
print("".join([''.join(pair) for pair in zip("パトカー", "タクシー")]))
# map(うーん、あんまり直感的ではないかなぁ)
print("".join(map(lambda x: ''.join(x), zip("パトカー", "タクシー"))))
# reduce
print("".join(reduce(lambda p, t: p + t, zip("パトカー", "タクシー"))))


# 03. 円周率
# “Now I need a drink, alcoholic of course, after the heavy lectures involving quantum mechanics.”
# という文を単語に分解し，各単語の（アルファベットの）文字数を先頭から出現順に並べたリストを作成せよ．
# https://nlp100.github.io/ja/ch01.html#03-%E5%86%86%E5%91%A8%E7%8E%87

def make_word_list(str1):
    # [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5, 8, 9, 7, 9]
    return list(map(lambda x: len(x), re.sub('[,.]', '', str1).split()))


print(make_word_list("Now I need a drink, alcoholic of course, after the heavy lectures involving quantum mechanics."))


# 04. 元素記号
# “Hi He Lied Because Boron Could Not Oxidize Fluorine. New Nations Might Also Sign Peace Security Clause. Arthur King Can.”
# という文を単語に分解し，1, 5, 6, 7, 8, 9, 15, 16, 19番目の単語は先頭の1文字，それ以外の単語は先頭の2文字を取り出し，
# 取り出した文字列から単語の位置（先頭から何番目の単語か）への連想配列（辞書型もしくはマップ型）を作成せよ
# https://nlp100.github.io/ja/ch01.html#04-%E5%85%83%E7%B4%A0%E8%A8%98%E5%8F%B7

# https://upura.hatenablog.com/entry/2020/04/14/032543
def extract_chars(i, word, list):
    if i in list:
        return (word[:1], i)
    else:
        return (word[:2], i)

text = 'Hi He Lied Because Boron Could Not Oxidize Fluorine. New Nations Might Also Sign Peace Security Clause. Arthur King Can.'
# リスト内表記を使用
ans = [extract_chars(i, w, [1, 5, 6, 7, 8, 9, 15, 16, 19]) for i, w in enumerate(text.split(), 1)]
print(dict(ans))