题目: 1183 编辑距离 基准时间限制:1 秒 空间限制:131072 KB 分值: 0 难度:基础题 收藏 关注 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.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. 例如将kitten一字转成sitting: sitten (k->s) sittin (e->i) sitting (->g) 所以kitten和sitting的…

1183 编辑距离 基准时间限制:1 秒 空间限制:131072 KB 分值: 0 难度:基础题  收藏  关注 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.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. 例如将kitten一字转成sitting: sitten (k->s) sittin (e->i) sitting (->g) 所以kitten和sitting的编辑…

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.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. 例如将kitten一字转成sitting: sitten (k->s) sittin (e->i) sitting (->g) 所以kitten和sitting的编辑距离是3.俄罗斯科学家Vladimir Levenshtein在1965年提出这个概念. 给出两个字符串a,b,求…

链接:https://www.51nod.com/onlineJudge/questionCode.html#!problemId=1183 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; ; char s1[N], s2[N]; int dp[N][N]; int main() { cin>>s1>>s2; int l1 = strlen(s1); int l2 = strlen(s2); ; i < l1; i++)…

Given two strings S and T, determine if they are both one edit distance apart. 这道题是之前那道Edit Distance的拓展,然而这道题并没有那道题难,这道题只让我们判断两个字符串的编辑距离是否为1,那么我们只需分下列三种情况来考虑就行了: 1. 两个字符串的长度之差大于1,那么直接返回False 2. 两个字符串的长度之差等于1,那么长的那个字符串去掉一个字符,剩下的应该和短的字符串相同 3. 两个字符串的长度之…

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,j-1]+1代表字符串s1删除一个字母才与s2相同,然后当xi=yj时,不需要代价,所以和上一步d[i-1,j-1]代价相同,否则+1,接着d[i,j]是以上三者中最小的一项. 算法实现(C#): 假设两个…

1.首先将word文档解压缩为zip /** * 修改后缀名 */ public static String reName(String path){ File file=new File(path); String filename=file.getAbsolutePath(); if(filename.indexOf(".")>=0){ filename=filename.substring(0,filename.lastIndexOf(".")); }…

题目链接:https://www.51nod.com/onlineJudge/questionCode.html#!problemId=1183 题意:中文题啦- 思路:dp 用dp[i][j]表示从第一个字符开始,长度分别为i, j的两个字符串的编辑距离; 那么我们很容易能想到初始化为:dp[0][j]=j, dp[i][0]=i; 对于dp[i][j](其是a[0...i-1], b[0...j-1]的编辑距离),我们可以由三种情况得到: 1. 假设我们已经知道了 dp[i-1][j] 即 …

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sitting:sitten (k→s)sittin (e→i)sitting (→g)俄罗斯科学家Vladimir Levenshtein在1965年提出这个概念. 应用 最小编辑距离通常作为一种相似度计算函数被用…

编辑距离 在计算机科学中,编辑距离是一种量化两个字符串差异程度的方法,也就是计算从一个字符串转换成另外一个字符串所需要的最少操作步骤.不同的编辑距离中定义了不同操作的集合.比较常用的莱温斯坦距离(Levenshtein distance)中定义了:删除.插入.替换操作. 算法描述 定义edit(i, j),表示第一个字符串的长度为i的子串到第二个字符串长度为j的子串的编辑距离. 如果用递归的算法,自顶向下依次简化问题: if (i < 0 && j < 0), edit(i,…