这会导致初学者迷糊、无法确定“最小编辑距离”的关键内容——这种提法会导致大家首先关注的是求解部分,比如动态规划;而没有机会意识到最小编辑距离首先是一个刻画文档之间差异的模型,为了求解这个模型才有相应的动态规划算法。如前面所述,最小编辑距离这个模型的关键内容包括:(1)距离的度量方式,具体来说就是编辑操作...
最短字串编辑距离是指将一个字串变换为另一个字串所需要的最小编辑操作步数。字串X与Y有多种对齐方式,在每种对齐方式下,各个对齐位上做N步删除、替换或者插入操作,X才转换成Y,这个操作步数就是编辑距离,如比较FAMILY和FRAME: 1> F _ A M I L Y F R A M E 编辑流程:插入R-->I替换为E-->删除L--...
Levenshtein距离是最常见的最小编辑距离类型，它规定了三种基本操作，包括替换、插入和删除。动态规划是求解最小编辑距离的常见算法，它通过逐步构建解来优化计算过程，避免重复计算。使用动态规划算法，我们可以构建一个矩阵来存储从一个字符串到另一个字符串的编辑路径及其代价，从而找到最小编辑距离。动态规...
3:dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 将yj替换为xi所需花费 将最短编辑距离列转移方程的方法用到求最优序列对准问题上 假设dp[i][j] 表示字符串x1x2...xi 与字符串y1y2...yj的最优对准,那么为了求dp[i][j]我们假设dp[i-1][j-1],dp[i-1][j],dp[i][j-1]已知1.设xi==yi 显然 dp[i...
举例: "xy" => "xz",只需要把 y 替换成 z,因此,最小编辑距离为 1。 "xyz" => "xy",只需要删除 z ,因此,最小编辑距离为 1。 求解这个问题,一般有两种思路:递归和动态规划。 递归 所谓递归,便是把大问题”分治“成类似的小问题。 假设,a 的长度是 m,b 的长度是 n,要求 a[1]a[2]...a[m...