原文:字符串相似度算法 递归与动态规划求解分析

.概念 编辑距离,指的是两个字符串之间,由一个转换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。 相似度,等于 编辑距离 的倒数。 .分析 设有字符串a ...n ,b ...m 。 当a i b j 时,说明这时候不需要编辑操作。编辑距离保持,即f i,j f i ,j 当a i b j 时,可以有三种编辑操作。 其中删除和插 ...

2013-07-11 14:25 0 4115 推荐指数:

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转【算法动态规划(三)】动态规划算法之:最长公共子序列 & 最长公共子串(LCS)&字符串相似算法

1、先科普下最长公共子序列 & 最长公共子串的区别: 找两个字符串的最长公共子串,这个子串要求在原字符串中是连续的。而最长公共子序列则并不要求连续。 2、最长公共子串 其实这是一个序贯决策问题,可以用动态规划求解。我们采用一个二维矩阵来记录中间的结果。这个二维矩阵 ...

Wed Apr 19 21:38:00 CST 2017 0 8653
算法字符串相似问题

  之前有说过最长公共子序列的问题,类似的还有一个两个字符串相似的问题。   所谓相似就是指一个字符串要至少通过多少次变化(插入一个新字符,删除一个字符,替换一个字符)才能变成另一个字符串。   在python中,我们有Levenshtein模块可以非常快速地得到 ...

Mon May 08 18:05:00 CST 2017 0 1555
算法动态规划(递推求解一)

这篇博客主要讲的是动态规划入门,即动态规划的思想,并且再讲解动态规划的最简单的一个方法。 首先,什么是动态规划?   动态规划是通过拆分问题,定义问题状态和状态之间的关系,使得问题能够以递推(或者说分治)的方式去解决。其实就是分解问题,分而治之。可能这样说大家都不太理解,其实这个有点类似于数学 ...

Sun Sep 24 02:03:00 CST 2017 0 1941
常见的动态规划问题分析求解

动态规划(Dynamic Programming,简称DP),虽然抽象后进行求解的思路并不复杂,但具体的形式千差万别,找出问题的子结构以及通过子结构重新构造最优解的过程很难统一,并不像回溯法具有解决绝大多数问题的框架(全面解析回溯法:算法框架与问题求解)。为了解决动态规划问题,只能靠多练习、多思 ...

Sun Mar 05 19:01:00 CST 2017 0 2443
常见的动态规划问题分析求解

统一,并不像回溯法具有解决绝大多数问题的框架(全面解析回溯法:算法框架与问题求解)。为了解决动态规划问题 ...

Fri Aug 10 17:42:00 CST 2018 0 3362
常见的动态规划问题分析求解

  动态规划(Dynamic Programming,简称DP),虽然抽象后进行求解的思路并不复杂,但具体的形式千差万别,找出问题的子结构以及通过子结构重新构造最优解的过程很难统一,并不像回溯法具有解决绝大多数问题的银弹(全面解析回溯法:算法框架与问题求解)。为了解决动态规划问题,只能靠多练习 ...

Wed Sep 11 18:13:00 CST 2013 2 174508
回文字符串动态规划

回文字符串 时间限制: 3000 ms | 内存限制: 65535 KB 难度: 4 描述 所谓回文字符串,就是一个字符串,从左到右读和从右到左读是完全一样的,比如"aba"。当然,我们给你的问题不会再简单到判断一个字符串是不是回文字符串。现在 ...

Sun Jul 15 19:11:00 CST 2012 0 5629
 
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