编辑距离
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2014-07-18 15:11:10
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算法介绍:
编辑距离(Edit Distance),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。
步骤详解:
我们算V1中的值:以红色的0所在的格子为例
根据步骤5:
如果 s[i] 等于 t[j],则编辑代价cost为 0;
如果 s[i] 不等于 t[j],则编辑代价cost为1。
和
步骤6:
设置单元v1[j]为下面的最小值之一:
a、紧邻该单元上方+1:v1[j-1] + ...
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2014-07-06 08:31:41
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来自编程之美的一题 许多程序会大量使用字符串。对于不同的字符串,我们希望能够有办法判断其相似程序。我们定义一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同,具体的操作方法为: 1.修改一个字符(如把“a”替换为“b”); 2.增加一个字符(如把“abdd”变为“aebdd”); 3.删除一个字符(...
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2014-07-01 12:48:38
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1.引言
题目的意思应该是:在一个给定的字典中,求与给定的字符串的编辑距离不大于2的所有的单词。原先写过两片关于此问题的文章,那两片篇章文章给出两种解决思路:其一是暴力求解法,这种方法最容易想到。就是将词典中的词一一与给定的字符串计算编辑距离,不大于2的输出,大于2的舍弃,这种方法思路简单但是很费时间。其二根据词典中这些词之间的编辑距离建立一个以单词为节点的Trie树,遍历的...
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2014-06-27 23:31:21
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编辑距离概念描述: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。例如将kitten一字转成sitting:sitten (k→s)sittin (e→i)sitting (...
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2014-06-26 21:22:31
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题目描述:计算相似度,其实本质就是计算编辑距离思路:一开始先递归,然后加备忘改DP,发现有很多重复子问题,再重新设计dp算法 1 #include 2 #include 3 #include 4 #include 5 #include 6 #include 7 using ...
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2014-06-24 15:10:34
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最小编辑距离是计算欧式距离的一种方法,可以被用于计算文本的相似性以及用于文本纠错,因为这个概念是俄罗斯科学家 Vladimir Levenshtein 在1965年提出来的,所以编辑距离又称为Levenshtein距离。...
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2014-06-17 22:39:05
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动态规划经常被用来作为这个问题的解决手段之一。整数 Levenshtein距离(字符串
str1[1..m], 字符串 str2[1..n])//声明变量, d[i ,
j]用于记录str1[1...i]与str2[1..j]的Levenshtein距离int d[0..m, 0..n]//初始化f...
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2014-06-12 07:06:30
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概念编辑距离(Edit
Distance),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。例如将kitten一字转成sitting:sitten
(k→s)sittin (e→i)s...
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2014-05-22 03:56:16
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