算法基本原理:假设我们可以使用d[ i , j ]个步骤(可以使用一个二维数组保存这个值),表示将串s[ 1…i ] 转换为 串t [ 1…j ]所需要的最少步骤个数,那么,在最基本的情况下,即在i等于0时,也就是说串s为空,那么对应的d[0,j] 就是 增加j个字符,使得s转化为t,在j等于 ...
编辑距离即从一个字符串变换到另一个字符串所需要的最少变化操作步骤 以字符为单位,如son到sun,s不用变,将o gt s,n不用变,故操作步骤为 。 为了得到编辑距离,我们画一张二维表来理解,以beauty和batyu为例: 图示如 单元格位置即是两个单词的第一个字符 b 比较得到的值,其值由它上方的值 它左方的值 和 它左上角的值 来决定。当单元格所在的行和列所对应的字符 如 对应的是a和b ...
2015-01-14 21:08 0 3573 推荐指数:
算法基本原理:假设我们可以使用d[ i , j ]个步骤(可以使用一个二维数组保存这个值),表示将串s[ 1…i ] 转换为 串t [ 1…j ]所需要的最少步骤个数,那么,在最基本的情况下,即在i等于0时,也就是说串s为空,那么对应的d[0,j] 就是 增加j个字符,使得s转化为t,在j等于 ...
算法基本原理:假设我们可以使用d[ i , j ]个步骤(可以使用一个二维数组保存这个值),表示将串s[ 1…i ] 转换为 串t [ 1…j ]所需要的最少步骤个数,那么,在最基本的情况下,即在i等于0时,也就是说串s为空,那么对应的d[0,j] 就是 增加j个字符,使得s转化为t,在j等于0时 ...
编辑距离 编辑距离(Edit Distance),又称Levenshtein距离,是指两个字串之间,由一个转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。一般来说,编辑距离越小,两个串的相似度越大。例如将kitten一字转成 ...
目录 背景: 求编辑距离算法: 图解过程: C++代码如下: 总结: 背景: 我们在使用词典app时,有没有发现即使输错几个字母,app依然能给我们推荐出想要的单词,非常智能。它是怎么找出我们想要的单词的呢?这里就需要BK树来解决这个问题了。在使用BK树之前我们要先明白一个概念 ...
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。该算法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插入一个字母才与s1相同,d[i ...
。 什么是Levenshtein Distance Levenshtein Distance,一般称为编辑距离 ...
在搞验证码识别的时候需要比较字符代码的相似度用到“编辑距离算法”,关于原理和C#实现做个记录。 据百度百科介绍: 编辑距离,又称Levenshtein距离(也叫做Edit Distance),是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数,如果它们的距离越大,说明它们越是不同。许可 ...
在搞验证码识别的时候需要比较字符代码的相似度用到“编辑距离算法”,关于原理和C#实现做个记录。据百度百科介绍:编辑距离,又称Levenshtein距离(也叫做Edit Distance),是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数,如果它们的距离越大,说明它们越是不同。许可的编辑 ...