转载编辑距离及编辑距离算法

Posted 波比12

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了转载编辑距离及编辑距离算法相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

转载在:http://www.cnblogs.com/biyeymyhjob/archive/2012/09/28/2707343.html

编辑距离概念描述:

编辑距离,又称Levenshtein距离,是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符。

例如将kitten一字转成sitting:

  1. sitten (k→s)
  2. sittin (e→i)
  3. sitting (→g)

俄罗斯科学家Vladimir Levenshtein在1965年提出这个概念。

 

问题:找出字符串的编辑距离,即把一个字符串s1最少经过多少步操作变成编程字符串s2,操作有三种,添加一个字符,删除一个字符,修改一个字符

 

解析:

首先定义这样一个函数——edit(i, j),它表示第一个字符串的长度为i的子串到第二个字符串的长度为j的子串的编辑距离。

显然可以有如下动态规划公式:

  • if i == 0 且 j == 0,edit(i, j) = 0
  • if i == 0 且 j > 0,edit(i, j) = j
  • if i > 0 且j == 0,edit(i, j) = i
  • if i ≥ 1  且 j ≥ 1 ,edit(i, j) == min{ edit(i-1, j) + 1, edit(i, j-1) + 1, edit(i-1, j-1) + f(i, j) },当第一个字符串的第i个字符不等于第二个字符串的第j个字符时,f(i, j) = 1;否则,f(i, j) = 0。

 

 

  0 f a i l i n g
0                
s                
a                
i                
l                
n                

 

 

  0 f a i l i n g
0 0 1 2 3 4 5 6 7
s 1              
a 2              
i 3              
l 4              
n 5              

 计算edit(1, 1),edit(0, 1) + 1 == 2,edit(1, 0) + 1 == 2,edit(0, 0) + f(1, 1) == 0 + 1 == 1,min(edit(0, 1),edit(1, 0),edit(0, 0) + f(1, 1))==1,因此edit(1, 1) == 1。 依次类推:

  0 f a i l i n g
0 0 1 2 3 4 5 6 7
s 1 1 2 3 4 5 6 7
a 2 2            
i 3              
l 4              
n 5              

edit(2, 1) + 1 == 3,edit(1, 2) + 1 == 3,edit(1, 1) + f(2, 2) == 1 + 0 == 1,其中s1[2] == \'a\' 而 s2[1] == \'f\'‘,两者不相同,所以交换相邻字符的操作不计入比较最小数中计算。以此计算,得出最后矩阵为:

  0 f a i l i n g
0 0 1 2 3 4 5 6 7
s 1 1 2 3 4 5 6 7
a 2 2 1 2 3 4 5 6
i 3 3 2 1 2 3 4 5
l 4 4 3 2 1 2 3 4
n 5 5 4 3 2 2 2 3

 

程序(C++):注意二维数组动态分配和释放的方法!!

复制代码
#include <iostream>
#include <string>

using namespace std;

int min(int a, int b)
{
    return a < b ? a : b;
}

int edit(string str1, string str2)
{
    int max1 = str1.size();
    int max2 = str2.size();

    int **ptr = new int*[max1 + 1];
    for(int i = 0; i < max1 + 1 ;i++)
    {
        ptr[i] = new int[max2 + 1];
    }

    for(int i = 0 ;i < max1 + 1 ;i++)
    {
        ptr[i][0] = i;
    }

    for(int i = 0 ;i < max2 + 1;i++)
    {
        ptr[0][i] = i;
    }

    for(int i = 1 ;i < max1 + 1 ;i++)
    {
        for(int j = 1 ;j< max2 + 1; j++)
        {
            int d;
            int temp = min(ptr[i-1][j] + 1, ptr[i][j-1] + 1);
            if(str1[i-1] == str2[j-1])
            {
                d = 0 ;
            }
            else
            {
                d = 1 ;
            }
            ptr[i][j] = min(temp, ptr[i-1][j-1] + d);
        }
    }

    cout << "**************************" << endl;
    for(int i = 0 ;i < max1 + 1 ;i++)
    {
        for(int j = 0; j< max2 + 1; j++)
        {
            cout << ptr[i][j] << " " ;
        }
        cout << endl;
    }
    cout << "**************************" << endl;
    int dis = ptr[max1][max2];

    for(int i = 0; i < max1 + 1; i++)
    {
        delete[] ptr[i];
        ptr[i] = NULL;
    }

    delete[] ptr;
    ptr = NULL;

    return dis;
}

int main(void)
{
    string str1 = "sailn";
    string str2 = "failing";

    int r = edit(str1, str2);
    cout << "the dis is : " << r << endl;

    return 0;
}
复制代码


执行效果:

 

以上是关于转载编辑距离及编辑距离算法的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

『嗨威说』算法设计与分析 - PTA 数字三角形 / 最大子段和 / 编辑距离问题(第三章上机实践报告)

代码随想录算法训练营第五十六天 | 583. 两个字符串的删除操作72. 编辑距离编辑距离总结

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