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 │ ├──┼───
Python的字符串格式化有两种方式: 百分号方式.format方式 百分号的方式相对来说比较老,而format方式则是比较先进的方式,企图替换古老的方式,目前两者并存.[PEP-3101] This PEP proposes a new system for built-in string formatting operations, intended as a replacement for the existing '%' string formatting operator. 1.百分号
这篇文章主要介绍python当中用的非常多的一种内置类型——str.它属于python中的Sequnce Type(序列类型).python中一共7种序列类型,分别为str(字符串),unicode(u字符串),list(列表),tuple(元组),bytearray(字节数组),buffer(缓冲内存),xrange(范围).它们的通用操作如下: Operation Result x in s 判断x是否在s中 x not in s 判断x是不在s中 x + t 两个序列合并, 将t加到s之后
发现Python连接字符串又是用的不顺手,影响速度 1.数字对字符进行拼接 s="" #定义这个字符串,方便做连接 print type(s) for i in range(10): print i type(i) s+=str(i) #转换类型在对接 print s 2.字符对字符进行拼接 string="abcdef" for i in string: print i+'jun' 直接使用字符串连接 3.列表和字符串的拼接 list1=['hello','