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计算字符串的编辑距离

[编程题]计算字符串的编辑距离

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算法知识视频讲解

Levenshtein 距离，又称编辑距离，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。编辑距离的算法是首先由俄国科学家 Levenshtein 提出的，故又叫 Levenshtein Distance 。

例如：

字符串A: abcdefg

字符串B: abcdef

通过增加或是删掉字符 ”g” 的方式达到目的。这两种方案都需要一次操作。把这个操作所需要的次数定义为两个字符串的距离。

要求：

给定任意两个字符串，写出一个算法计算它们的编辑距离。

数据范围：给定的字符串长度满足 $1 \le len(str) \le 1000 \$

输入描述:

每组用例一共2行，为输入的两个字符串

输出描述:

每组用例输出一行，代表字符串的距离

示例1

输入

abcdefg
abcdef

输出

算法知识视频讲解

南江边

发表于 2022-04-25 12:49:27

''' 首先构建dp图，以下图为例：行数为len(oppa)+1,列数为len(apple)+1,加1是因为要考虑空字符串第0行中每列值含义：（绿色格子表格）以第0行第2列为例，表示由空字符串变成 'ap' 需要的编辑次数，显然在空字符串中执行两次添加操作即可，所以填2 展开全文

迪士尼在逃米老鼠

发表于 2020-02-23 17:49:48

这题考的是levenshtein距离的计算，需要运用动态规划去解决该类问题。传递公式： lev[i][j]用来表示字符串a的[1...i]和字符串b[1...j]的levenshtein距离；插入和删除操作互为逆过程：a删除指定字符变b等同于b插入指定字符变a；如果a[i] == b[ 展开全文

代码界的小白

发表于 2021-12-07 22:47:58

题目主要信息 1、给出若干组字符串，每一组包括两个 2、每个字符串可以通过替换、增添、删除来进行修改，每次修改需要1次编辑距离 3、求最小编辑距离使得两个字符串相等方法一:字符串比较具体方法编辑距离是一类非常经典的动态规划的题目。我们使用dp[i][j]表示字符串A的前i个字符与字符串B的前展开全文

Lucien1599

发表于 2021-06-08 17:53:32

Java版本,看到字符串修改代价第一时间想到动态规划A[0,...i-1]最后修改为B[0,...j-1]，有以下两种情况：（一）A[i-1] == B[j-1]时，最后一个元素不用动，只用考虑A[0,...i-2]编辑为B[0,...j-2]需要的代价,dp[i][j] = dp[i-1][j-1 展开全文

牛客940206908号

发表于 2021-10-07 11:32:45

#动态规划经典题目 #nowcoder不能导入numpy模块，只能手工创建二维数组 #重点注意二维数据的创建方法，重点注意其横竖坐标，注意注意 #dp = [[1 for i in range(n+1)] for j in range(m+1)]，横坐标是 n, 竖坐标是m while True: 展开全文