汉明距离python

汉明距离（Hamming distance）是用来衡量两个等长字符串之间的差异度量。在Python中，可以通过以下代码来计算两个字符串的汉明距离：

def hamming_distance(str1, str2):
    if len(str1) != len(str2):
        raise ValueError("两个字符串长度不同")
    distance = 0
    for i in range(len(str1)):
        if str1[i] != str2[i]:
            distance += 1
    return distance

# 示例用法
string1 = "101010"
string2 = "111000"
distance = hamming_distance(string1, string2)
print("汉明距离:", distance)

在上述代码中，`hamming_distance` 函数接受两个字符串作为参数，并通过逐个比较对应位置的字符来计算汉明距离。如果两个字符串长度不同，会抛出一个异常。最后，使用示例字符串 "101010" 和 "111000" 计算出的汉明距离为 3。

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汉明距离Python

汉明距离是指两个等长字符串在相同位置上字符不同的数量。通常用于比较两个字符串之间的相似性。在Python中，可以通过以下代码计算两个字符串的汉明距离：

def hamming_distance(str1, str2):
    assert len(str1) == len(str2)
    return sum(ch1 != ch2 for ch1, ch2 in zip(str1, str2))

其中，`zip`函数可以将两个字符串中相同位置的字符打包成元组，然后使用列表推导式计算不同字符的数量。需要注意的是，传入的两个字符串必须具有相同的长度。

汉明距离 python

汉明距离是指两个数字对应二进制位不同的位置的数目。在Python中，可以使用异或运算符(^)来计算两个数的异或结果，然后再使用count方法统计结果中1的个数，即为汉明距离。

以下是一个示例代码：

class Solution:
    def hammingDistance(self, x: int, y: int) -> int:
        return bin(x^y).count("1")