最近因为工作需要,学习了NLP的相关知识,简单动手实现了一下计算Edit Distance的算法,就是计算一个字符串要变成另一个字符串需要的代价,这其中采用Levenshtein方式,即规定一个插入和一个删除的代价是1,一次替换的代价是2. 简单的逻辑: 对于长度为M的字符串X,长度为N的字符串Y, Initialization: D(i,0)=i D(0,j)=j Recurrence Relation: for each i=1...M for each j=1...N D(i,j)=Min

本文已授权 [Coding博客](https://blog.coding.net) 转载 前言 Edit Distance,中文叫做编辑距离,在文本处理等领域是一个重要的问题,以下是摘自于百度百科的定义 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. 分别用R(replace),I(insert),D(delete),M(Match)代表替

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

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

Given two strings S and T, determine if they are both one edit distance apart. 给定两个字符串,判断他们是否是一步变换得到的. 在这里需要注意几点: 1.不等于1的变换都要返回false(包括变换次数等于0). 2.还有很多细节需要注意. 方法如下: 1.直接判断:1)如果差值大于1,直接返回false.  2)如果长度相同,那么依次判断,是否只有一个字母不一样.  3)如果不一样,那么看是否是只是多出了一个字母. p

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 character b) Delete a char

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 character b) Delete a character c) Repla

原题链接在这里:https://leetcode.com/problems/one-edit-distance/ Given two strings S and T, determine if they are both one edit distance apart. 与Edit Distance类似. 若是长度相差大于1, return false. 若是长度相差等于1, 遇到不同char时, 长的那个向后挪一位. 若是长度相等, 遇到不同char时同时向后挪一位. 出了loop还没有返回,

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

题目: 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) Rep

Min Edit Distance ----两字符串之间的最小距离 PPT原稿参见Stanford:http://www.stanford.edu/class/cs124/lec/med.pdf Tips:由于本人水平有限,对MED的个人理解可能有纰漏之处,请勿尽信. Edit:个人理解指编辑之意,也即对于两个字符串,对其中的一个进行各种编辑操作(插入.删除.替换)使其变为另一个字符串.要解决的问题是求出最小的编辑操作次数是多少. 基因系列比对 定义距离: X,Y是大小分别为n,m的字符串. 定

题目: Given two strings S and T, determine if they are both one edit distance apart. 链接: http://leetcode.com/problems/one-edit-distance/ 题解: 求两个字符串是否只有1个Edit Distance. 看着这道题又想起了Edit Distance那道.不过这道题不需要用DP,只用设一个boolean变量hasEdited来逐字符判断就可以了.写法大都借鉴了曹神的代码.

Problem: Given two strings S and T, determine if they are both one edit distance apart. General Analysis: This problem is not hard. However, to write out more efficient and elegant solution, we need to dive more deep to understand the logic behind it