原文:[LeetCode] 72. Edit Distance 编辑距离

Given two wordsword andword , find the minimum number of operations required to convertword toword . You have the following operations permitted on a word: Insert a character Delete a character Repla ...

2015-03-17 13:00 13 23049 推荐指数:

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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 = "intention", word2 = "execution"输出 ...

Tue Jul 07 19:01:00 CST 2020 0 1137
Levenshtein Distance算法(编辑距离算法)

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 ...

Thu Nov 26 23:39:00 CST 2015 0 3875
Levenshtein Distance (编辑距离) 算法详解

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->s,n不用变,故操作步骤为1)。 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1单元格位置即是两个单词的第一个字符[b]比较 ...

Thu Jan 15 05:08:00 CST 2015 0 3573
leetcode 编辑距离(动态规划)

给定两个单词 word1 和 word2,计算出将 word1 转换成 word2 所使用的最少操作数 。 你可以对一个单词进行如下三种操作: 插入一个字符删除一个字符替换一个字符示例 1: 输 ...

Wed Feb 26 06:53:00 CST 2020 0 693
编辑距离算法详解:Levenshtein Distance算法

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 ...

Fri Jul 01 17:57:00 CST 2016 7 33063
C#实现Levenshtein distance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 ...

Sat Nov 26 02:05:00 CST 2016 2 1644
 
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