最短编辑距离算法基于动态规划思想,通过构建一个二维数组来存储两个字符串之间的编辑距离。数组中每个元素代表将第一个字符串的前i个字符转换为第二个字符串的前j个字符所需进行的最小编辑操作数。 四、实现步骤 1. 初始化:将第一行和第一列初始化为0到i或0到j。 2. 填充数组:从左上角开始,逐行逐列地填...
假设字符串X的长度为n,字符串Y的长度为m,用d[n][m] 表示 字符串X 转换成 字符串Y 的最短编辑距离 定义d[i][j] 表示 字符串X的子串X[1...i] 转换成 字符串Y 的子串 Y[1...j] 的最短编辑距离(这里的 下标从1开始,不从0开始),有如下动态规划公式: 要想从 长度为 i 的源字符串X 转换成 ...
(1)增加:对于字符串a:abc 和 字符串b:abcde,显然,只需要在字符串a的末尾增加字符'd'和'e'就能变成字符串b了,所以a和b的最短编辑距离为2。 (2)删除:对于字符串a:abcd 和字符串b:abc,显然,只需要在字符串a的末尾删除字符'd'就能变成字符串b了,所以a和b的最短编辑距离为1。 (3)替换:对于字符串a:a...
开一个二维数组d[i][j]来记录a0-ai与b0-bj之间的编辑距离,要递推时,需要考虑对其中一个字符串的删除操作、插入操作和替换操作分别花费的开销,从中找出一个最小的开销即为所求 具体算法: = min(d[i-1][j]+1,d[i][j-1]+1,d[i-1][j-1]+(s1[i] == s2[j]?0:1)); 最后一行,最后一列的...
编辑距离为 6,这也是A转换到B的最小编辑距离。如上所见,在本文中文本的最小单元的行,即所有编辑动作全部是以行为单元。实际上,也有以词,甚至以字母作为最小编辑单元。无论基本单元是什么,他们的基本原理都是一致(注 2)。一般我们说文本比较算法,是希望找出文本之间的最小差异,也就是在基本单元的基础上求本文之...
code is cheap ,show you the example 求最短编辑距离其实就是补空位 假如现在有这两个: s1 = a c b e c s2 = a b f c 现在你可以看这个,那么一般是从后向前进行匹配的 你完全可以看成这个, i ↓ a c b e c a b f c ↑ j 那么接下来是不是就很简单了,无非三种操作,添加,删除,修改 ...
最短编辑距离算法(Minimum Edit Distance)最小编辑距离算法Minimum Edit Distance 詹卫东 北京大学中文系
最短编辑距离 给定两个字符串 𝐴 和 𝐵,现在要将 𝐴 经过若干操作变为 𝐵,可进行的操作有: 删除–将字符串 𝐴 中的某个字符删除。 插入–在字符串 𝐴 的某个位置插入某个字符。 替换–将字符串 𝐴 中的某个字符替换为另一个字符。
编辑距离 - 力扣(LeetCode) https://leetcode.cn/problems/edit-distance/description/ 状态表示f[i][j]:集合:所有将a[1:...f[i][j]的值是,所有将a[1:i]变成b[1:j]的最短编辑次数。情况1发生时,a[]已经经过了多次编辑,...