python 最小编辑距离

Python 中可以使用动态规划算法来求解最小编辑距离。具体实现可以参考以下代码：

def min_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] = min(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1], dp[i - 1][j - 1]) + 1
    return dp[m][n]

相关问题

最小编辑距离python

最小编辑距离（Levenshtein距离）是一种衡量两个字符串之间差异程度的度量方法。在Python中，你可以使用动态规划的方法来实现最小编辑距离。

下面是一个基本的实现示例：

def min_edit_distance(word1, word2):
    m, n = len(word1), len(word2)
    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 word1[i - 1] == word2[j - 1]:
                dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1]
            else:
                dp[i][j] = min(dp[i - 1][j - 1], dp[i][j - 1], dp[i - 1][j]) + 1

    return dp[m][n]

你可以调用这个函数来计算两个字符串之间的最小编辑距离。例如：

word1 = "kitten"
word2 = "sitting"
distance = min_edit_distance(word1, word2)
print(distance)  # 输出结果为 3

这个示例中，"kitten" 和 "sitting"之间的最小编辑距离是3，表示需要进行3次插入、删除或替换操作才能将一个字符串转化为另一个字符串。

python编辑距离

编辑距离是指两个字符串之间，通过一系列的操作（删除、插入、替换）将一个字符串转换成另一个字符串所需的最小次数。在Python中，有多种方法可以计算编辑距离。

一种方法是使用第三方库Levenshtein，通过调用Levenshtein.distance(str1, str2)方法来计算编辑距离。这个方法使用了优化的算法结构，内部调用了C库，因此执行速度比自己编写的代码更快。

另一种方法是使用动态规划（DP）算法，可以通过编写自己的代码来计算编辑距离。下面是一个简单的使用Python的列表实现的例子：

def edit_distance(str1, str2):
    matrix = [[i + j for j in range(len(str2) + 1)] for i in range(len(str1) + 1)]
    for i in range(1, len(str1) + 1):
        for j in range(1, len(str2) + 1):
            if str1[i - 1 == str2[j - 1]:
                d = 0
            else:
                d = 1
            matrix[i][j = min(matrix[i - 1][j + 1, matrix[i][j - 1 + 1, matrix[i - 1][j - 1 + d)
    return matrix[len(str1)][len(str2)]

这个算法使用了一个二维矩阵来存储中间结果，通过动态规划的方式逐步计算出最小编辑次数。

编辑距离是一个常用的字符串相似性度量方法，它可以用于文本纠错、DNA序列比对等领域。它的应用很广泛，可以在自然语言处理（NLP）任务中起到重要的作用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [编辑距离算法详解和python代码](https://blog.csdn.net/weixin_41665541/article/details/84942196)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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