dp3--codevs2598 编辑距离问题

dp3--codevs2598 编辑距离问题一.心得 1.字符串相关问题dp的时候从0开始是个陷阱二.题目 2598 编辑距离问题时间限制: 1 s 空间限制: 128000 KB 题目等级 : 钻石 Diamond 题解题目描述 Description 设A和B是2个字符串.要用最少的字符操作将字符串A转换为字符串B.这里所说的字符操作包括: (1)删除一个字符: (2)插入一个字符: (3)将一个字符改为另一个字符. 将字符串A变换为字符串B所用的最少字符操作数称为…

[LeetCode] One Edit Distance 一个编辑距离

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…

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,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…

利用Levenshtein Distance (编辑距离)实现文档相似度计算

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(".")); }…

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——Edit Distance

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,…

编辑距离及其动态规划算法（Java代码）

编辑距离概念描述编辑距离,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.一般情况下编辑操作包括: 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,将单词kitten转成单词sitting需要如下三个步骤: 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. 编辑距离的应用在信息检索.拼写纠错.机器翻译.命名实体抽取.同义词寻找…

stanford NLP学习笔记3：最小编辑距离（Minimum Edit Distance）

I. 最小编辑距离的定义最小编辑距离旨在定义两个字符串之间的相似度(word similarity).定义相似度可以用于拼写纠错,计算生物学上的序列比对,机器翻译,信息提取,语音识别等. 编辑距离就是指将一个字符串通过的包括插入(insertion),删除(deletion),替换(substitution)的编辑操作转变为另一个字符串所需的最少编辑次数.比如: 如果将编辑操作从字符放大到词,那就可以用于评估集齐翻译和语音识别的效果.比如: 还可以用于实体名称识别(named entity r…

leetcode72. Edit Distance(编辑距离)

以下为个人翻译方便理解编辑距离问题是一个经典的动态规划问题.首先定义dp[i][j表示word1[0..i-1]到word2[0..j-1]的最小操作数(即编辑距离). 状态转换方程有两种情况:边界情况和一般情况,以上表示中 i和j均从1开始(注释:即至少一个字符的字符串向一个字符的字符串转换,0字符到0字符转换编辑距离自然为0) 1.边界情况:将一个字符串转化为空串,很容易看出把word[0...i-1]转化成空串""至少需要i次操作(注释:i次删除),则其编辑距离为i,即:dp[…

准备NOIP2017 编辑距离问题模板

输入第1行:字符串a(a的长度 <= 1000). 第2行:字符串b(b的长度 <= 1000). 输出输出a和b的编辑距离输入示例 kitten sitting 输出示例 3 #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #include<string> using namespace std; ][]; ],b[];…

1.交通聚类：编辑距离（Levenshtein距离）Java实现

1.最近工作中要实现用户车辆的行驶路线的聚类,由于所给的数据只有用户一天中交通卡口所监视的卡口名称 :即青岛路-威海路-济阳路 . 要通过聚类实现车辆路线的规律分析,首先要解决的是相似度问题,我们知道计算相似度可以用 :空间向量距离(欧式距离,余弦相似度)等算法.可是这些在此要求中都不适应,故需要用编辑距离来解决此问题 2. 编辑距离的思想: a.是指两个字符串之间,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kit…

51nod 1183 编辑距离(dp)

题目链接:51nod 1183 编辑距离 #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> using namespace std; ; char a[N], b[N]; int dp[N][N];//dp[i][j]:a串的前i个字符转化成b串的前j个字符的最少操作数 int main(){ int i, j; scanf(, b+); ); ); ; i <= alen; ++i) dp[i][] =…

字符串相似度算法（编辑距离算法 Levenshtein Distance）（转）

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) 俄罗斯科学家V…

POJ 3356 AGTC（DP-最小编辑距离）

Description Let x and y be two strings over some finite alphabet A. We would like to transform x into y allowing only operations given below: Deletion: a letter in x is missing in y at a corresponding position. Insertion: a letter in y is missing in …

Edit Distance编辑距离（NM tag）- sam/bam格式解读进阶

sam格式很精炼,几乎包含了比对的所有信息,我们平常用到的信息很少,但特殊情况下,我们会用到一些较为生僻的信息,关于这些信息sam官方文档的介绍比较精简,直接看估计很难看懂. 今天要介绍的是如何通过bam文件统计比对的indel和mismatch信息首先要介绍一个非常重要的概念--编辑距离定义:从字符串a变到字符串b,所需要的最少的操作步骤(插入,删除,更改)为两个字符串之间的编辑距离. (2016年11月17日:增加,有点误导,如果一个插入有两个字符,那编辑距离变了几呢?1还是2?我又验证…

DP编辑距离

俄罗斯科学家Vladimir Levenshtein在1965年提出了编辑距离概念. 编辑距离,又称Levenshtein距离,是指两个字符串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数.许可的三种编辑操作包括插入一个字符.删除一个字符.将一个字符替换成另一个字符. 至今,编辑距离一直在相似句子检索的领域中发挥着不可忽视的作用. 如果是: abcde acefg 最优对齐状态是: abcde a c efg 没有对上的列数是4,函数输出值为4. 状态转移方程是:d[i][j] = min{…

扒一扒编辑距离（Levenshtein Distance）算法

最近由于工作需要,接触了编辑距离(Levenshtein Distance)算法.赶脚很有意思.最初百度了一些文章,但讲的都不是很好,读起来感觉似懂非懂.最后还是用google找到了一些资料才慢慢理解.当我完全理解的时就想把自己探索时遇到的“坑”总结起来,为后人“乘凉”.于是就有了这篇博文. 下面先来看一下他的定义: 编辑距离就是用来计算从原串(s)转换到目标串(t)所需要的最少的插入.删除和替换的数目,在NLP中应用比较广泛,如一些评测方法中就用到了(wer,mWer等),同时也常用来…

lintcode：最小编辑距离

最小编辑距离给出两个单词word1和word2,计算出将word1 转换为word2的最少操作次数. 你总共三种操作方法: 插入一个字符删除一个字符替换一个字符样例给出 work1="mart" 和 work2="karma" 返回 3 解题动态规划解题定义矩阵dp[][] dp[i][j] 表示word1前i个字符 [0,1,2,...,i-1] 和 word2前j个字符 [0,1,2,...,j-1]的编辑距离 ch1 = word1.charAt…

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]比较得到的值,其值由它上方的值(1).它左方的值(1)和.它左上角的值(0)来决定.当单元格所在的行和列所对应的字符(如3对应的是a和b)相等时,它左上角的值+0,否则加1(如在1处,[b]=[b]故左上角的值加0即0+0=0…

sdut 1728 编辑距离问题( dp )

题目思路:edit(i, j),它表示第一个字符串的长度为i的子串到第二个字符串的长度为j的子串的编辑距离. 有如下动态规划公式: if i == 0 且 j == 0,edit(i, j) = 0 if i == 0 且 j > 0,edit(i, j) = j if i > 0 且j == 0,edit(i, j) = i if i ≥ 1 且 j ≥ 1 ,edit(i, j) == min{ edit(i-1, j) + 1, edit(i, j-1) + 1, edit(i-1,…

[Irving]字符串相似度-字符编辑距离算法（c#实现）

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. 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. 原理不再追溯,大牛博客应有尽有善用搜索引擎皆可查询,下面贴出C# 实现,通过.ne…

字符串相似度算法（编辑距离算法 Levenshtein Distance）

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) 俄罗斯科学家Vla…