动态规划解决字符串相似度
时间: 2023-08-21 14:16:40 浏览: 48
动态规划可以用来解决字符串相似度的问题。其核心算法是设计一个二维表格,表格的列数为字符串1的长度加1,行数为字符串2的长度加1。然后,从第2行第2列开始,按照一定的规则填充数据。最后,得到表格最右下角的元素,即为字符串1和字符串2的最小编辑距离。。
- 如果字符串1的第i个字符不等于字符串2的第j个字符,则该位置的值等于左方、上方和左上角位置的最小值加上1,即min(d[i][j-1]+1, d[i-1][j]+1, d[i-1][j-1]+1)。
4. 最后,表格最右下角的元素d[m][n即为字符串1和字符串2的最小编辑距离。
相关问题
字符串相似度xdoj
字符串相似度是指两个字符串之间的相似程度或距离。在xdoj(即西斯判题系统)中,字符串相似度是指计算两个字符串之间的相似程度。
常用的字符串相似度计算方法有很多,例如编辑距离、最长公共子序列等。其中,编辑距离是指通过增加、删除、替换字符来将一个字符串转换为另一个字符串所需的最小操作次数。最长公共子序列则是指两个字符串中最长的公共子序列的长度。
在xdoj中,可能会用到字符串相似度来解决一些字符串相关的问题。例如,给定一个字符串s和一个字符串t,要求通过最少的操作将s转换成t,即求解字符串s和t之间的编辑距离。
对于字符串相似度的计算,xdoj可能会给出相应的输入和输出要求,以帮助用户完成计算。用户需要根据题目要求选择相应的字符串相似度计算方法,并编写相应的代码来实现计算。
总而言之,字符串相似度xdoj是指在西斯判题系统中涉及字符串相似度计算的问题。用户需要根据题目需求选择合适的字符串相似度计算方法,并编写相应的代码来实现计算。
python字符串相似度
在Python中,可以使用不同的算法来计算字符串的相似度。其中一种常见的方法是编辑距离,即将一个字符串通过插入、删除或替换这样的编辑操作,变成另一个字符串所需要的最少编辑次数。编辑距离可以使用穷举法或动态规划来解决。除了编辑距离,还有其他一些常见的字符串相似度算法,如余弦距离、欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离、标准化欧氏距离和马氏距离等。这些算法提供了不同的方式来评估字符串之间的相似度,可以根据具体的需求选择合适的算法来使用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Python中的字符串相似度](https://blog.csdn.net/weixin_45841831/article/details/128482076)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [用Python计算字符串的相似度](https://blog.csdn.net/davidchang365/article/details/58594922)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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