1.love->lolve(插入l) 2.lolve->lolpe(用v替换成p) 那么我们就说他们的编辑距离为2 应用场景 从ssmetic的层面计算文本相似度 输入纠错 等等 定义公式 定义如下Edit Distance Defination 这里a_i不等于b_j时,增加的距离d=1 但是我在斯坦福的课程里看到的定义是这里加的是2 这里d=1修改成了d=2,是为了区...
但不能一个一个数啊，你得找到最优的解决办法，换句话说题目中就会出现类似“最多”、“最少”，“...
插入:在某个位置插入一个字符 删除:删除某个位置的字符 替换:把某个位置的字符换成另一个字符 经典做法:动态规划 这种类型的题目与LCSLCS的做法有异曲同工之妙。设dp[i][j]dp[i][j]表示第一个字符串str1str1前ii位与第二个字符串str2str2前jj位进行匹配所需的最小编辑距离。
1、删除一个字符 2、插入一个字符 3、修改一个字符 动态规划思路: 1、俩字符串比较第一位 2、如果一样,那么总操作数不变,问题转化为“求剩下的字符串的编辑距离” 3、如果不一样,那么必定要经过一次操作(编辑距离+1),比如str1 = "a..." str2="b...",使得两字符串第一位相同,那么我们不看第一位...
1)删除操作:把a[i]删掉之后a[1~i]和b[1~j]匹配 所以之前要先做到a[1~(i-1)]和b[1~j]匹配 f[i-1][j] + 1 2)插入操作:插入之后a[i]与b[j]完全匹配,所以插入的就是b[j] 那填之前a[1~i]和b[1~(j-1)]匹配 f[i][j-1] + 1 3)替换操作:把a[i]改成b[j]之后想要a[1~i]与...
编辑距离问题1题目描述假设字符串的基本操作仅为:删除一个字符、插入一个字符和将一个字符修改成另一个字符这三种操作。 我们把进行了一次上述三种操作的任意一种操作称为进行了一步字符基本操作。 下面我们定义两个字符串的编辑距离:对于两个字符串a和b,通过上述的基本操作,我们可以把a变成b或b变成a,那么字符串...
// 对于str1的i位置和str2的j位置,如果这两个位置的字符相同,则不需要操作,如果不同则必然进行一次操作,然后判断是修改,删除,插入哪种代价较低,再此基础上增加一次操作 dp[i][j] = str1[i-1] === str2[j-1] ? dp[i-1][j-1] : Math.min(dp[i-1][j-1], dp[i][j-1], dp[i-1][...
使用Python 实现编辑距离统计插入、删除操作次数 在自然语言处理和计算机科学领域,编辑距离(Edit Distance)是一种常用的度量方式,用于衡量两个字符串之间的相似性。具体而言,编辑距离是将一个字符串变换成另一个字符串所需的最少操作数,这些操作包括插入、删除和替换。在这里,我们将重点讨论插入和删除操作次数的统计。
插入一个字符 删除一个字符 替换一个字符 示例1: 输入:word1 = "horse", word2 = "ros" 输出:3 解释: horse -> rorse (将 'h' 替换为 'r') rorse -> rose (删除 'r') rose -> ros (删除 'e') 解题思路 动态规划五部曲 1.确定dp数组及其下标含义 dp[i][j] 表示以下标i-1为结尾的字...