python实现代码：编辑距离算法

编辑距离算法是一种用于计算两个字符串之间的相似度的算法。它可以通过计算将一个字符串转换为另一个字符串所需的最少操作数来确定它们之间的相似度。这些操作包括插入、删除和替换字符。以下是 Python 实现代码：

def edit_distance(str1, str2):
m = len(str1)
n = len(str2)
dp = [[] * (n + 1) for _ in range(m + 1)]
for i in range(m + 1):
dp[i][] = i
for j in range(n + 1):
dp[][j] = j
for i in range(1, m + 1):
for j in range(1, n + 1):
if str1[i - 1] == str2[j - 1]:
dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1]
else:
dp[i][j] = 1 + min(dp[i][j - 1], dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - 1])
return dp[m][n]

str1 = "kitten"
str2 = "sitting"
print(edit_distance(str1, str2)) # 输出 3

相关问题

近似匹配:编辑距离算法

编辑距离算法是一种用于衡量两个字符串之间的相似度的算法。它通过计算将一个字符串转换为另一个字符串所需的最少编辑操作数来确定它们之间的距离。这些编辑操作包括插入、删除和替换字符。编辑距离算法可以用于近似匹配，例如拼写检查和语音识别。

以下是一个使用动态规划实现编辑距离算法的Python代码：

def edit_distance(str1, str2):
    m, n = len(str1), len(str2)
    dp = [[0] * (n + 1) for _ in range(m + 1)]
    for i in range(m + 1):
        dp[i][0] = i
    for j in range(n + 1):
        dp[0][j] = j
    for i in range(1, m + 1):
        for j in range(1, n + 1):
            if str1[i - 1] == str2[j - 1]:
                dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1]
            else:
                dp[i][j] = 1 + min(dp[i][j - 1], dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - 1])
    return dp[m][n]

该算法的时间复杂度为O(mn)，其中m和n分别是两个字符串的长度。在实际应用中，可以使用一些优化技巧来减少计算量，例如只计算一定范围内的编辑距离或使用近似算法。

用python写一个编辑距离的算法

### 回答1：

编辑距离（Edit Distance）是一种用于计算两个字符串之间相似度的算法，通常用于拼写检查和语音识别等技术。Python中实现编辑距离算法的方法有很多，其中一种可以使用构建矩阵的方法，如下所示：def edit_distance(s1, s2):
m=len(s1)+1
n=len(s2)+1 tbl = {}
for i in range(m): tbl[i,0]=i
for j in range(n): tbl[0,j]=j
for i in range(1, m):
for j in range(1, n):
cost = 0 if s1[i-1] == s2[j-1] else 1
tbl[i,j] = min(tbl[i, j-1]+1, tbl[i-1, j]+1, tbl[i-1, j-1]+cost) return tbl[i,j]

### 回答2：
编辑距离（Edit Distance），又称Levenshtein距离，用于衡量两个字符串之间的差异程度。Python可以通过动态规划的方式实现编辑距离算法。

下面是用Python写的编辑距离算法：

def edit_distance(str1, str2):
    m = len(str1)
    n = len(str2)

    # 创建一个m行n列的二维数组，用于存储子问题的编辑距离
    dp = [[0] * (n+1) for _ in range(m+1)]

    # 初始化边界条件，当其中一个字符串为空时，编辑距离为另一个字符串的长度
    for i in range(m+1):
        dp[i][0] = i
    for j in range(n+1):
        dp[0][j] = j

    # 动态规划计算编辑距离
    for i in range(1, m+1):
        for j in range(1, n+1):
            if str1[i-1] == str2[j-1]:
                dp[i][j] = dp[i-1][j-1]
            else:
                dp[i][j] = min(dp[i-1][j], dp[i][j-1], dp[i-1][j-1]) + 1

    return dp[m][n]

上述代码中，利用动态规划的思想来计算编辑距离。首先创建一个二维数组`dp`，`dp[i][j]`表示将`str1`的前`i`个字符转换为`str2`的前`j`个字符所需要的编辑距离。然后根据边界条件初始化数组。接下来遍历`dp`数组，根据当前字符是否相等来确定状态转移方程。如果相等，则编辑距离不变，为`dp[i-1][j-1]`；如果不相等，则需要进行一次替换操作，为`dp[i-1][j-1] + 1`；还可能进行一次删除操作、一次插入操作，取这两种操作的最小值并加1。

最后返回`dp[m][n]`，即将整个字符串`str1`转换为整个字符串`str2`所需的最小编辑距离。

使用该算法时，可以调用`edit_distance`函数，传入两个需要比较的字符串，即可得到它们之间的编辑距离。

### 回答3：
编辑距离是用于衡量两个字符串之间的相似度的算法。它通过计算将一个字符串转换为另一个字符串所需的最少操作数来定义相似度。这里的操作包括插入、删除和替换字符。

下面是一个使用动态规划算法实现编辑距离的Python代码：

def edit_distance(str1, str2):
    m = len(str1)
    n = len(str2)

    # 创建一个 (m+1)x(n+1) 的二维数组来存储编辑距离的中间结果
    dp = [[0] * (n+1) for _ in range(m+1)]

    # 初始化第一行和第一列
    for i in range(m+1):
        dp[i][0] = i
    for j in range(n+1):
        dp[0][j] = j

    # 计算所有子问题的编辑距离
    for i in range(1, m+1):
        for j in range(1, n+1):
            # 如果当前字符相同，则不需要进行操作，跳过
            if str1[i-1] == str2[j-1]:
                dp[i][j] = dp[i-1][j-1]
            else:
                # 否则，考虑插入、删除和替换操作，并选择最小的编辑距离
                dp[i][j] = 1 + min(dp[i-1][j], dp[i][j-1], dp[i-1][j-1])

    return dp[m][n]

你可以通过调用`edit_distance(str1, str2)`函数来计算字符串`str1`和`str2`之间的编辑距离。在这个函数中，我们使用一个二维数组`dp`来存储中间结果，并通过两层循环遍历所有子问题，计算并填充编辑距离的值。

这个算法的时间复杂度是O(m*n)，其中m和n分别是两个字符串的长度。