标签:style blog http 使用 ar for 2014 sp 代码
编辑距离,又称Levenshtein距离,是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符。Levenshtein距离可以通过下面这个状态方程求解:
这个式子还是比较好理解的:当字符串a为空,那么两个字符串之间的距离就是另一个字符串b的长度,因为可以通过删除strlen(b)个字符后编程空字符。其它三个方程类似。
在《编程之美》中使用了递归的方法,就是将上述方程原封不动的表示了出来,代码如下:
<span style="font-size:14px;">// 递归法计算字符串距离(Levenshtein距离) int StringDistance(char *str1, char *str2) { // str1、str2不能为NULL if (*str1 == '\0') { if (*str2 == '\0') return 0; else return strlen(str2); } if (*str2 == '\0') { if (*str1 == '\0') return 0; else return strlen(str1); } if (*str1 == *str2) return StringDistance(str1 + 1, str2 + 1); else { int d1 = StringDistance(str1 + 1, str2); // str2增加一个字符 int d2 = StringDistance(str1, str2 + 1); // str2删除一个字符 int d3 = StringDistance(str1 + 1, str2 + 1); // str2修改一个字符 return min(min(d1, d2), d3) + 1; } }</span>
<span style="font-size:14px;">// 动态规划计算字符串距离(Levenshtein距离) int StringDistance_DP(char *str1, char *str2) { int len1 = strlen(str1); int len2 = strlen(str2); // D[i][j]表示str1[0]~str1[i-1]和str2[0]~str2[j-1]之间的字符串距离 int **D = new int*[len1 + 1]; for (int i = 0; i <= len1; i++) D[i] = new int[len2 + 1]; // str2长度为0,距离为str1的长度 for (int i = 0; i <= len1; i++) D[i][0] = i; // str1长度为0,距离为str2的长度 for (int j = 0; j <= len2; j++) D[0][j] = j; for (int i = 1; i <= len1; i++) { for (int j = 1; j <= len2; j++) { // 若str1[i-1]和str2[j-1]相等,则距离不增加 if (str1[i - 1] == str2[j - 1]) D[i][j] = D[i - 1][j - 1]; else // D[i][j - 1] + 1:删除str2[j-1],长度+1 // D[i - 1][j] + 1:删除str1[i-1],长度+1 // 若str1[i-1]和str2[j-1]不相等,则执行替换操作,距离+1 D[i][j] = min(min(D[i][j - 1] + 1, D[i - 1][j] + 1), D[i - 1][j - 1] + 1); } } for (int i = 0; i <= len1; i++) { for (int j = 0; j <= len2; j++) cout << D[i][j] << ' '; cout << endl; } int res = D[len1][len2]; for (int i = 0; i <= len1; i++) delete[] D[i]; delete[] D; return res; }</span>
程序运行结果和上面的矩阵相同,程序无误,右下角的3就是两个字符串的Levenshtein距离,这又是一个使用动态规划解题的典型例子。
参考:
维基百科:http://en.wikipedia.org/wiki/Levenshtein_distance
《编程之美》
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原文地址:http://blog.csdn.net/nestler/article/details/39292047