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 …

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…

Given two words word1 and word2, find the minimum number of steps required to convert word1 to word2. (each operation is counted as 1 step.) You have the following 3 operations permitted on a word: a) Insert a characterb) Delete a characterc) Replace…

Edit Distance Given two words word1 and word2, find the minimum number of steps required to convert word1 to word2. (each operation is counted as 1 step.) You have the following 3 operations permitted on a word: a) Insert a characterb) Delete a chara…

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,…

LintCode Edit Distance Given two words word1 and word2, find the minimum number of steps required to convert word1 to word2. (each operation is counted as 1 step.) You have the following 3 operations permitted on a word: Insert a character Delete a c…

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…

Problem Introduction The edit distinct between two strings is the minimum number of insertions, deletions and mismatches in an alignment of two strings. Problem Description Task.The goal of this problem is to implement the algorithm for computing the…

http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7735272 自然语言处理(NLP)中,有一个基本问题就是求两个字符串的minimal Edit Distance, 也称Levenshtein distance.受到一篇Edit Distance介绍文章的启发,本文用动态规划求取了两个字符串之间的minimal Edit Distance. 动态规划方程将在下文进行讲解. 简单地说,就是仅通过插入(insert).删除(delete)和替换(s…

Given two strings S and T, determine if they are both one edit distance apart. 分析:https://segmentfault.com/a/1190000003906621 虽然我们可以用Edit Distance的解法,看distance是否为1,但Leetcode中会超时.这里我们可以利用只有一个不同的特点在O(N)时间内完成.如果两个字符串只有一个编辑距离,则只有两种情况: 两个字符串一样长的时候,说明有一个替换…