APTED+的伪代码及其解释
时间: 2023-07-31 15:10:35 浏览: 60
以下是 APTED+ 算法的伪代码及其解释:
```
function ComputeAPTED+(T1, T2):
if T1 and T2 are both leaves:
return abs(T1.label - T2.label)
if T1 is a leaf and T2 is not:
return T2.cost + ComputeAPTED+(T1, T2.leftmost_child)
if T1 is not a leaf and T2 is a leaf:
return T1.cost + ComputeAPTED+(T1.leftmost_child, T2)
if T1.label != T2.label:
return T1.cost + T2.cost
else:
M = ComputeMatching(T1.children, T2.children)
return T1.cost + T2.cost + min_{m∈M}{ComputeAPTED+(T1.child(m.1), T2.child(m.2))}
```
其中,`T1` 和 `T2` 分别表示两棵树,`label` 表示节点的标签,`cost` 表示将该节点从一个树中剪掉所需的代价,`leftmost_child` 表示左侧子节点,`children` 表示所有子节点的集合,`abs` 表示绝对值。
算法的主要思路是使用动态规划来计算两棵树之间的编辑距离,即将一棵树转换为另一棵树所需要的最小操作数。其中,第一行的 if 语句判断两个节点是否均为叶子节点,如果是则返回它们的标签之差。第二行和第三行的 if 语句分别判断其中一个节点是叶子节点,然后将该节点加入到另一棵树中去,同时递归计算子树的编辑距离。第四行的 if 语句比较两个节点的标签是否相同,如果不相同则直接返回它们的代价之和。如果标签相同,则计算所有子节点的匹配情况,并递归计算每个匹配情况下的最小编辑距离。
这里涉及到一个名为 `ComputeMatching` 的子函数,用于计算两个节点集合之间的最佳匹配。具体实现细节可以参考原论文。
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