[转]http://www.syyong.com/Go/Go-implements-the-string-similarity-calculation-function-Levenshtein-and-SimilarText.html levenshtein() 和 similar_text() 是 PHP 内置的两个字符串相似度计算函数.Levenshtein 计算两个字符串之间的编辑距离,SimilarText 计算两个字符串的相似度.下面使用Go分别实现二者. Levenshtein //

一个如何识别相似语句的问题,于是上网找了找,一个叫Levenshtein Distance的算法比较简单,就写了段代码实现了一下,效果还不错. 这个算法是一个俄国人Lvenshtein提出的,用于计算两个字符串之间,由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数.次数越少,表示两个字符串相似度越高. 用实例来讲解算法最直观,我们假设有两个字符串:test和est,需要经过以下几个步骤来获取LD值. 1.初始化一个矩阵 ┌──┬───────────┐ │ │test t e s t │ ├──┼───

在百度的面试,简直就是花样求虐. 首先在面试官看简历的期间,除了一个自己定义字符串相似度,并且写出求相似度的算法. ...这个确实没听说过,php的similar_text函数也是闻所未闻的.之前看seo的时候,到简单了解了一下页面的相似度,百度算法中很常见的需要判断页面是否是重复的,重复的肯定就不收录了,做seo很重的一个工作就是写原创文章,以保持网站的更新,吸引百度的收录,以增加流量. 页面的相似度,是纯数学的,因为百度的主要是收录中文,所以中文需要先拆词,然后计算词语的在文章中出现的频度.

http://www.jb51.net/article/55941.htm C#实现: 复制代码 代码如下: #region 计算字符串相似度        /// <summary>         /// 计算字符串相似度         /// </summary>         /// <param name="str1">字符串1</param>         /// <param name="str2&qu

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

PHP內置的字符串長度函數strlen無法正確處理中文字符串,它得到的只是字符串所占的字節數.對於GB2312的中文編碼,strlen得到的值是漢字個數的2倍,而對於UTF-8編碼的中文,就是3倍的差異了(在UTF-8編碼下,一個漢字占3個字節).以下函數可以得出正確的字符串字符個數. function stringLength($str){ $c = 0; for($i=0;$i<strlen($str);$i++){ if(ord(substr($str,$i,1))>0xa0){ $i+

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

本文介绍一个示例:使用 pymongo 连接 MongoDB,查询MongoDB中的 字符串 记录,并比较字符串之间的相似度. 一,Python连接MongoDB 大致步骤:创建MongoClient---> 获取 DataBase --->获取Collection,代码如下: client = MongoClient(host="127.0.0.1", port=10001) db = client['database_name'] db.authenticate(nam

GO语言的进阶之路-Golang字符串处理以及文件操作 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 我们都知道Golang是一门强类型的语言,相比Python在处理一些并发问题也是有过之而无不及,甚至可以说远远的甩python几条街.学过python基础或是shell的童鞋应该知道我们在定义一个变量的时候是不需要指定其所属数据类型的,直接让其等于一个变量即可,他们的解释器会自动识别你定义的是个整数,浮点数,字符串,还是数组或是函数.而Golang在定义每个变量的时候都被指定

字符串的相似性比较应用场合很多,像拼写纠错.文本去重.上下文相似性等. 评价字符串相似度最常见的办法就是: 把一个字符串通过插入.删除或替换这样的编辑操作,变成另外一个字符串,所需要的最少编辑次数,这种就是编辑距离(edit distance)度量方法,也称为Levenshtein距离. 海明距离是编辑距离的一种特殊情况,只计算等长情况下替换操作的编辑次数,只能应用于两个等长字符串间的距离度量. 其他常用的度量方法还有 Jaccard distance.J-W距离(Jaro–Winkler di

转自:http://www.sigvc.org/bbs/forum.php?mod=viewthread&tid=981 http://www.cnblogs.com/ivanyb/archive/2011/11/25/2263356.html 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

Golang 字符串转URLCode 最近因调用gitlab API,在生成某些字符串的时候直接请求 gitlab API 失败, url如下: keysURL := "http://192.168.1.212:10080/api/v3/user/keys?id=" + strconv.Itoa(model.Id) + "&private_token=" + privateToken + "&key=" + pub + "

1 前言 strings.EqualFold不区分大小写,"==" 区分且直观. 2 代码 golang字符串比较的三种常见方法 fmt.Println("go"=="go") fmt.Println("GO"=="go") fmt.Println(strings.Compare("GO","go")) fmt.Println(strings.Compare(&quo

本文100%由本人(Haoxiang Ma)原创,如需转载请注明出处. 本文写于2019/02/16,基于Go 1.11.至于其他版本的Go SDK,如有出入请自行查阅其他资料. Overview 写本文的动机来源于Golang中文社区里一篇有头没尾的帖子<Go语言字符串高效拼接>,里面只提了Golang里面字符串拼接的几种方式,但是在最后却不讲每种方式的性能,也没有给出任何的best practice.本着无聊 + 好奇心,就决定自行写benchmark来测试,再对结果和源码进行分析,试图给

转自:http://wdhdmx.iteye.com/blog/1343856 0.这个算法实现起来很简单 1.百度百科介绍: 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. 2.用途 模糊查询 3.实现过程 a.首先是有两个字符串,这里写一个简单的

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

strSimilarity2Number: function (s, t) { var n = s.length, m = t.length, d = []; var i, j, s_i, t_j, cost; if (n == 0) return m; if (m == 0) return n; for (i = 0; i <= n; i++) { d[i] = []; d[i][0] = i; } for (j = 0; j <= m; j++) { d[0][j] = j; } for

之前在做一个任务时, 需要比较字符串的相似度, 最终整理了一个出来, 以下: 1 /* 2 * Copyright (c) 2013 Thyiad 3 * Author: Thyiad 4 * Create date: 2013/08/08 5 */ 6 7 using System; 8 9 namespace Thyiad.Utility 10 { 11 /// <summary> 12 /// Operates about string. 13 /// </summary>

Levenshtein Distance 算法,又叫 Edit Distance 算法,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.一般来说,编辑距离越小,两个串的相似度越大. 算法实现原理图解: a.首先是有两个字符串,这里写一个简单的 abc 和 abe b.将字符串想象成下面的结构. A 处 是一个标记,为了方便讲解,不是这个表的内容.   abc a b c abe 0 1 2 3 a 1 A处  

Levenshtein Distance 算法,又叫 Edit Distance 算法,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.一般来说,编辑距离越小,两个串的相似度越大. 算法实现原理图解: a.首先是有两个字符串,这里写一个简单的 abc 和 abe b.将字符串想象成下面的结构. A 处 是一个标记,为了方便讲解,不是这个表的内容.   abc a b c abe 0 1 2 3 a 1 A处