编写 Python 程序以计算列表中有多少个单词是其他单词的连接

在文本分析领域中，有一项有趣的任务是找到由其他单词连接而成的单词。例如，“baseball” 可以拆分成 “base” 和 “ball”，“basketball” 可以拆分成 “basket” 和 “ball”。在本文中，我们将编写 Python 程序来计算列表中有多少个单词是其他单词的连接。

我们将以一个简单的样本列表作为例子：

words_list = ['basket', 'ball', 'base', 'baseball', 'basketball', 'foot', 'football', 'hand', 'handball', 'hate', 'hat']

我们用以下代码来计算列表中有多少个单词是其他单词的连接：

def count_concatenated_words(words_list):
    concatenated_word_count = 0
    word_set = set(words_list)

    for word in word_set:
        word_length = len(word)
        for i in range(1, word_length):
            prefix = word[:i]
            suffix = word[i:]
            if prefix in word_set and suffix in word_set:
                concatenated_word_count += 1
                break

    return concatenated_word_count

首先，我们将列表转换为集合，这样我们可以通过 O（1）复杂度来查找单词是否在列表中。接着，我们遍历每个单词，并尝试拆分单词成两个子单词：前缀和后缀。如果前缀和后缀都在列表中，则我们可以断定这是一个已连接的单词。我们使用 break 语句退出内部循环，因为我们只需要计算一个单词是否为已连接的单词。

现在，我们可以调用 count_concatenated_words 函数来计算样本列表中有多少个单词是已连接的单词：

concatenated_word_count = count_concatenated_words(words_list)
print("The number of concatenated words in the list is:", concatenated_word_count)

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结论

我们已经成功地编写了一个 Python 程序来计算列表中有多少个单词是其他单词的连接。在实践中，我们可以利用这个程序来分析大型语料库，以找到已连接的单词，然后利用这些信息来提高文本处理任务的性能。