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 ...
原文：编辑距离详解
前几天看了一份鹅场的面试题，算法部分大半是动态规划，最后一题就是写一个计算编辑距离的函数，今天就专门写一篇文章来探讨一下这个问题。 我个人很喜欢编辑距离这个问题，因为它看起来十分困难，解法却出奇得简单漂亮，而且它是少有的比较实用的算法 是的，我承认很多算法问题都不太实用 。下面先来看下题目： 为什么说这个问题难呢，因为显而易见，它就是难，让人手足无措，望而生畏。 为什么说它实用呢，因为前几天我就在 ...
2020-02-17 09:39 1 1759 推荐指数：
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定义 给定两个字符串s1和s2，两者的编辑距离定义为将s1转换为s2的最小编辑操作数（等价于将s2转换为s1的最小编辑操作数）。 编辑操作有3种：插入一个字符、删除一个字符、替换一个字符。 例如：cat和cbt的编辑距离是1(将a替换为b)；cat到ca的编辑距离是1(删除t)；ct到cat ...
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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 ...