算法分析
正向最大匹配法，对于输入的一段文本从左至右、以贪心的方式切分出当前位置上长度最大的词。正向最大匹配法是基于词典的分词方法，其分词原理是:单词的颗粒度越大，所能表示的含义越确切。该算法主要分两个步骤:
该算法主要分为两个步骤：
1、一般从一个字符串的开始位置，选择一个最大长度的词长的
片段，如果序列不足最大词长，则选择全部序列。
2、首先看该片段是否在词典中，如果是，则算为一个分出来的词，如果不是，则从右边开始，减少一个字符，然后看短一点的这个片段是否在词典中，依次循环，逐到只剩下一个字。
3、序列变为第2步骤截取分词后，剩下的部分序列
接下来通过一个实力给大家讲解具体操作。
形象化演示
首先我们需要选取一个最大的截取长度，通常我们选取词典中单个分词的最大长度，在如下案例中，最长的分词为（中国人）长度为三，那我们每次就取三个字符来进行分词
从左侧开始选中前三个字符进入带分序列
判断此时该序列是否存在于给定的词典中。很遗憾“我是中”不在词典中，那么从右侧开始将最后一个字符从待分序列中删去
很遗憾，“我是”依然不在分词词典中，继续从右侧删去字符
如上图所示，若待分序列的长度为1，则判定为单个词，将其存入已分列表中，并从待分序列中删除，在剩余的序列中重新组建待分序列，继续下一轮分词
经过几轮循环，所有待分序列长度为零，得到了一个分词结果，如下图所示
代码实现
dict.txt文件（在这里只是展示了简单版的词典，可以自己制作任意词组或者从网站下载）
#创建字典列表
dic = []
def init():
"""
读取词典文件
载入词典
:return:
"""
with open("dict.txt", encoding="utf8") as dic_input:
for word in dic_input:
dic.append(word.strip())
#实现正向最大匹配法
def cut_words(raw_sentence, word_dic):
#统计词典种最长的词(若小于待切分总长度，则每次从未匹配处找这么长的字符串开始匹配)
max_length = max(len(word) for word in dic)
sentence = raw_sentence.strip() #移除字符串内的空格
#统计序列长度
words_length = len(sentence)
#存储切分好的词语
cut_word = []
while words_length > 0:
max_cut_length = min(max_length, words_length)
#创建待分序列sub
sub = sentence[0 : max_cut_length]
#进行一轮分词，在左侧切出一个词
while max_cut_length > 0:
if sub in dic: #若待切分的词在词典中，则将其加入已分列表，跳出循环
cut_word.append(sub)
break
elif max_cut_length == 1: #剩下单个字,将其切分，并跳出循环
cut_word.append(sub)
break
else: #都不符合则从右侧去掉一个词，重新分词
max_cut_length = max_cut_length - 1
sub = sub[0 : max_cut_length]
#将切掉的单词删去
sentence = sentence[max_cut_length:]
words_length = words_length - max_cut_length
words = "/".join(cut_word)
return words
def main():
"""
于用户交互接口
:return:
"""
init()
while True:
print("请输入您要分词的序列")
input_str = input()
if not input_str:
break
result = cut_words(input_str, dic)
print("分词结果：")
print(result)
if __name__ == '__main__':
main()
效果展示
输入序列：我是中国人，我热爱我的祖国
分词结果：我/是/中国人/，/我/热爱/我/的/祖国/和/人民
