HAnNlp将计算编辑距离 实现编辑距离计算方法 目录 编辑距离算法: 步骤: 实例: 题: 完整代码如下: 调试: 代码解析: 具体过程参考: 编辑距离算法: 两个字符串之间的插入,删除和 替换操作的数量,来确定他们之间的距离。 步骤: 假设我们要将字符串s1转换成另一个字符串s2 。 编辑距离算法通过计算以下三种操作的数量...
注意:其实在编辑距离问题中, 为了达到匹配,一个字符串的元素插入可以用另一个字符串的元素删除来达到同样的目的。 如ab -> abc, 可以前者插入 c,也可以后者删除 c,这就是为什么代码中2、3行可以有两层含义的原因。另外,理解状态方 程正向较难,可以逆向理解。 1.关于正则表达式匹配的状态方程: a. 首先 DP[...
C#实现Levenshteindistance最⼩编辑距离算法 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,有下列的公式。其中d[i-1,j]+1代表字符串s2插⼊⼀个...
我用递归实现动态规划。int fun (char*a,char*b){ if(strcmp(a,b)==0)return 0;else return min(fun(a+1,b),fun(a,b+1),fun(a+1,b+1));} 因为是递归,可能浪费一些时间。不过可以参考动态规划中的“备忘录”方法,就是用数组记录已经算好的值。思路和你类似。你试试看吧 ...
不错,可以实现,谢谢楼主xiezhaobin287445 2013-04-25 15:44:15 评论 很经典,稍改了下,加到自己的代码中了,很实用daisy_rjsyt 2011-12-03 05:01:52 评论 写的有些复杂,可以用两二维数组来记录距离和操作。bingchengxueyu123 2011-10-24 16:16:30 评论 没看太 明白,但是大体框架还是了解了。于是用...
functools.lru_cache 是装饰器,它实现了备忘(memoization)功能。这是一 项优化技术,它把耗时的函数的结果保存起来,避免传入相同的参数时重复计算。LRU 三 个字母是“Least Recently Used”的缩写,表明缓存不会无限制增长,一段时间不用的缓存 条目会被扔掉。
三、动态规划实现 动态规划是解决编辑距离问题最常见和有效的方法。我们可以定义一个二维数组dp[i][j]表示第一个字符串前i个字符和第二个字符串前j个字符之间的编辑距离。 对于dp[i][j],有以下三种情况: 1. 如果第一个字符串和第二个字符串都为空,则dp[0][0]=0; 2. 如果只有第一个字符串为空,则dp...
【2.Python 实现最小编辑距离的方法】 Python 中有多种实现最小编辑距离的方法,其中较为著名的是使用动态规划。这里我们介绍一种基于动态规划的实现方法。 假设字符串 A 和字符串 B 的长度分别为 m 和 n,用 dp[i][j] 表示字符串 A 的前 i 个字符与字符串 B 的前 j 个字符之间的最小编辑距离。状态转...
Python语言实现Dijkstra算法 Dijkstra算法是由荷兰计算机科学家狄克斯特拉(Dijkstra)于1959 年提出的,因此又叫狄克斯特拉算法。是从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法,解决的是有向图中最短路径问题。 03 L3-005. 垃圾箱分布 大家倒垃圾的时候,都希望垃圾箱距离自己比较近,但是谁都不愿意守着垃圾箱住。所以垃圾箱...