最小编辑距离这个模型本身不是很复杂,“最小编辑距离”字面含义是“距离”,不过大家通常会把求解距离的算法也算在“最小编辑距离”这个概念里,比如有“最小编辑距离算法”这样的体提法。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...
- 构造动态规划矩阵和记录矩阵,并对它们进行初始化。老师的PPT上说使用回退指针,众所周知python没有指针,因此我用了一个自以为聪明的方法,使用记录矩阵,记录矩阵和动态规划矩阵大小相同,每个格子记录的是本格如何由上一格变化而来,同时根据这个记录可以回溯出操作序列,我给记录矩阵的[0][0]赋值100作为回溯终止标志。
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...
但是由于多了c0=5,c1=3,c2=100的条件,所以直接进行修改操作其代价为100,显然不是最小代价。最小代价对应的操作应该是使用插入、删除操作代替修改操作——先在'a'与'c'中插入'd',然后删除'b',或者先删除'b',在插入'd'。这样最小代价为8。 其实,该问题实质上是求解的最小编辑距离,只不过对每种操作赋予...
综合上面三种情况,dist(str1+char1, str2+char2)应该是三者的最小值。 解析: 首先定义这样一个函数——edit(i, j),它表示第一个字符串的长度为i的子串到第二个字符串的长度为j的子串的编辑距离。 显然可以有如下动态规划公式: ifi==0且 j==0,edit(i,j)=0ifi==0且 j>0,edit(i,j)=jifi>0且...
最小编辑距离(动态规划问题) 题目描述 给定两个字符串str1和str2,再给定三个整数ic,dc和rc,分别代表插入、删除和替换一个字符的代价,请输出将str1编辑成str2的最小代价。 定义子问题: dp[i][j] 表示 长度为i的第一个字符串 编辑成长度为j的第二个字符串消耗的代价;
第3章上机实验报告——动态规划之最小编辑距离 一、实践题目 第三题:最小编辑距离 二、问题描述 输入两个字符串,通过增,删,改的方式(每种操作使用一次算一次距离),现在计算两个字符串至少通过几个操作实现由其中一个字符串变为另一个字符串,这个数就是最小编辑距离。
【LeetCode】72. 编辑距离(动态规划 hard)&变形(分别计算每种编辑操作的次数)& n次最短编辑距离(作业帮手撕代码题) 一、题目描述 给你两个单词 word1 和 word2,请你计算出将 word1 转换成 word2 所使用的最少操作数 。 你可以对一个单词进行如下三种操作:...
今天是算法和数据结构专题的第1篇文章,我们一起来聊聊动态规划的最小编辑距离。 概述 最小编辑距离(Minimum Edit Distance)本身是的一个NLP中的一个概念,最小编辑距离旨在定义两个字符串之间的相似度(word similarity)。定义相似度可以用于拼写纠错,计算生物学上的序列比对,机器翻译,信息提取,语音识别等。
为了使用动态规划算法,要先将父问题分解成子问题(父问题和子问题是同一种问题,只不过分解得到的子问题规模更小)。那么现在就需要我们找出父问题和子问题之间的转移关系。推导父子问题之间的转移关系有2中思路: 要解决父问题,需要先解决哪些子问题 要求解两个字符串之间的最小编辑距离,需要用到哪些更小的字符串之间...