Levenshtein distance,中文名为最小编辑距离,其目的是找出两个字符串之间需要改动多少个字符后变成一致。 该算法使用了动态规划的算法策略,该问题具备最优子结构,最小编辑距离包含子最小编辑距离 假设两个字符串分别为source,target,其长度分别为columnSize,rowSize,首先申请一个(columnSize+1)*(rowSize+1)大小的矩阵...
- 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。
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 (→g) 俄罗斯科学家Vladimir Levenshtein在1965年提出这个概念。 问题...
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j...
今天我们继续讨论经典的动态规划问题之最小编辑距离问题。最小编辑距离问题问题描述对于两个字符串A和B,我们需要进行插入、删除和修改操作将A串变为B串,定义c0,c1,c2分别为三种操作的代价,请设计一个高效算法,求出将A串变为B串所需要的最少代价。例如将"abc"转化为"adc",c0=5,c1=3,c2=100,最小代价为8。
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...
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...
字符串动态规划(入门5题,DP之美,最小编辑距离) 共五题(持续添加) 1、以下部分来自这里 给定两个字符串word1和word2,找到将word1转换为word2所需的最小步骤数。 (每个操作计为1步)。 您对单词允许以下3种操作: a)插入字符 b)删除字符 c)替换字符...
动态规划之最小编辑距离问题 简介:先说点题外话,早上同学给我了一套卷子,让我做,他对象的机试题,第一题是求点队中的最小距离点对,没说数据量,那肯定直接暴力就行了(有给分点,正确输入给5分,什么什么给五分),或者分治算法(编程之美里的);第二题是替换字符串;第三题是求给出的四边形的面积,逼着认为...