Torah_Codes / lib /memory.py
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memory draf lib, grapher draft lib
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class MemoriaRobotNLP:
def __init__(self, max_size):
self.max_size = max_size
self.memoria = {}
def agregar_concepto(self, concepto, strings):
if concepto not in self.memoria:
self.memoria[concepto] = []
for string, prioridad in strings:
self.memoria[concepto].append((string, prioridad))
def eliminar_concepto(self, concepto):
if concepto in self.memoria:
del self.memoria[concepto]
def agregar_string(self, concepto, string, prioridad):
if concepto not in self.memoria:
self.memoria[concepto] = []
self.memoria[concepto].append((string, prioridad))
def eliminar_string(self, concepto, string):
if concepto in self.memoria:
self.memoria[concepto] = [(s, p) for s, p in self.memoria[concepto] if s != string]
def obtener_conceptos_acotados(self, espacio_disponible):
memoria_ordenada = sorted(self.memoria.items(), key=lambda x: sum(prioridad for _, prioridad in x[1]), reverse=True)
espacio_utilizado = 0
conceptos_acotados = []
for concepto, strings in memoria_ordenada:
espacio_concepto = sum(prioridad for _, prioridad in strings)
if espacio_utilizado + espacio_concepto <= espacio_disponible:
conceptos_acotados.append((concepto, strings))
espacio_utilizado += espacio_concepto
else:
break
return conceptos_acotados
# Ejemplo de uso
memoria_robot = MemoriaRobotNLP(max_size=100)
memoria_robot.agregar_concepto("animales", [("perro", 0.8), ("gato", 0.7), ("pájaro", 0.5)])
memoria_robot.agregar_concepto("colores", [("rojo", 0.9), ("verde", 0.6), ("azul", 0.7)])
print("Memoria completa:")
print(memoria_robot.memoria)
memoria_robot.agregar_string("animales", "pez", 0.6)
memoria_robot.eliminar_string("colores", "verde")
memoria_robot.eliminar_concepto("colores")
print("\nMemoria después de modificaciones:")
print(memoria_robot.memoria)
conceptos_acotados = memoria_robot.obtener_conceptos_acotados(50)
print("\nConceptos acotados a un tamaño máximo de memoria:")
print(conceptos_acotados)