将上述所有步骤整合,最终的代码如下: defmin_edit_distance(source,target):m=len(source)+1n=len(target)+1dp=[[0]*nfor_inrange(m)]foriinrange(m):dp[i][0]=iforjinrange(n):dp[0][j]=jforiinrange(1,m):forjinrange(1,n):ifsource[i-1]==target[j-1]:dp[i][j]=dp[i-1][j-1...
# 填充距离矩阵foriinrange(1,m+1):forjinrange(1,n+1):ifstr1[i-1]==str2[j-1]:cost=0# 如果字符相同,不需要额外成本else:cost=1# 如果字符不同,成本为1distance[i][j]=min(distance[i-1][j]+1,# 删除distance[i][j-1]+1,# 插入distance[i-1][j-1]+cost)# 替换 1. 2. 3. 4...
AI代码解释 classSolution(object):defminDistance(self,word1,word2):""":type word1:str:type word2:str:rtype:int""" m=len(word1)n=len(word2)dp=[[0for__inrange(m+1)]for__inrange(n+1)]forjinrange(m+1):dp[0][j]=jforiinrange(n+1):dp[i][0]=i #foriinrange(n+1):# ...
defrecursive_edit_distance(str_a, str_b):iflen(str_a) ==0:returnlen(str_b)eliflen(str_b) ==0:returnlen(str_a)elifstr_a[len(str_a)-1] == str_b[len(str_b)-1]:returnrecursive_edit_distance(str_a[0:-1], str_b[0:-1])else:returnmin([ recursive_edit_distance(str_a[:-1...
class Solution(object): def minDistance(self, word1, word2): """ :type word1: str :type word2: str :rtype: int """ print(word1, word2) if word1 == word2: print('a=b') return 0 elif (len(word2) == 0 )or (len(word1) == 0): return max(len(word1),len(word2))...
python实现编辑距离edit distance 1.定义理解 edit distance——指两个字符串之间,一个转为另一个的最小编辑次数(方式有:插入/删除/替换) 若edit distance越小,则字符串之间的相似度越高。 例1: 输入: word1 = "horse", word2 = "ros" 输出: 3...
编辑距离 (Edit Distance): 编辑距离度量了两个字符串之间的相似性,它代表将一个字符串转换为另一个所需的最小编辑操作次数。 编辑操作包括插入、删除、替换字符等。 基于词袋的方法 (Bag of Words): 基于词袋的方法将文本视为词汇的集合,通过统计词频或使用TF-IDF等方法来比较文本相似性。
edit(str1, str2): matrix = [[i + j for j in range(len(str2) + 1)] for i in range(len(str1) + 1)] for i in range(1, len(str1) + 1): for j in range(1, len(str2) + 1): if str1[i - 1] == str2[j - 1]: d = 0 else: d = 1 matrix[i][j] = min(...
问在Python中编辑距离EN顾名思义，编辑距离（Edit distance）是一种距离，用于衡量两个字符串之间的远近...
matrix[i][j]=min(insertion, deletion, substitution)+1 # Return the edit distance returnmatrix[m][n] Let’s test our function with some sample inputs: 1 2 3 4 5 #Test the levenshtein_distance function str1="kitten" str2="sitting" ...