Levenshtein Distance莱文斯坦距离定义: 数学上,两个字符串a.b之间的莱文斯坦距离表示为levab(|a|, |b|). levab(i, j) = max(i, j)  如果min(i, j) = 0; =  min(levab(i - 1, j) + 1, levab(i, j-1) + 1, levab(i - 1, j - 1) + 1)     (ai != bj) 否则其中ai != bj 是指示函数,当ai != bj 时为1, 否则为0. 核心公式就是下面:…

Levenshtein:莱文斯坦距离 Levenshtein的经典算法,参考http://en.wikipedia.org/wiki/Levenshtein_distance的伪代码实现的,同时参考了一些C++的实现,求字符串相似度. 下面求出结果是0.0~100.0,   表示为0%~100%. static inline int min(int a, int b) { return a < b ? a : b; } +(float)likePercentByCompareOriginText…

[版权声明]:本文章由danvid发布于http://danvid.cnblogs.com/,如需转载或部分使用请注明出处 最近看到一些动态规划的东西讲到莱文斯坦距离(编辑距离)的计算,发现很多都讲的不是很清楚,比较难理解,自己思考过后重新给大家讲解一下: 维基百科解析:莱文斯坦距离,又称Levenshtein距离,是编辑距离的一种.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.允许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转成sittin…

前提 已经很久没深入研究过算法相关的东西,毕竟日常少用,就算死记硬背也是没有实施场景导致容易淡忘.最近在做一个脱敏数据和明文数据匹配的需求的时候,用到了一个算法叫Levenshtein Distance Algorithm,本文对此算法原理做简单的分析,并且用此算法解决几个常见的场景. 什么是Levenshtein Distance Levenshtein Distance,一般称为编辑距离(Edit Distance,Levenshtein Distance只是编辑距离的其中一种)或者莱文斯坦…

描述 设有字符串X,我们称在X的头尾及中间插入任意多个空格后构成的新字符串为X的扩展串,如字符串X为”abcbcd”,则字符串“abcb_c_”,“_a_bcbcd_”和“abcb_c_”都是X的扩展串,这里“_”代表空格字符. 如果A1是字符串A的扩展串,B1是字符串B的扩展串,A1与B1具有相同的长度,那么我扪定义字符串A1与B1的距离为相应位置上的字符的距离总和,而两个非空格字符的距离定义为它们的ASCII码的差的绝对值,而空格字符与其他任意字符之间的距离为已知的定值K,空格字符与空格字符…

Given a non-empty string str and an integer k, rearrange the string such that the same characters are at least distance k from each other. All input strings are given in lowercase letters. If it is not possible to rearrange the string, return an empt…

题目描述: 对于不同的字符串,我们希望能有办法判断相似程度,我们定义了一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同,具体的操作方法如下: 1 修改一个字符,如把“a”替换为“b”. 2 增加一个字符,如把“abdd”变为“aebdd”. 3 删除一个字符,如把“travelling”变为“traveling”. 比如,对于“abcdefg”和“abcdef”两个字符串来说,我们认为可以通过增加和减少一个“g”的方式来达到目的.上面的两种方案,都只需要一次操作.把这个操作所需要的次数定义为两个字符串…

static void Main(string[] args) { Levenshtein(@"今天天气不错", @"今天的天气不错啊"); Console.Read(); } /// <summary> /// 字符串相似度计算 /// </summary> /// <param name="str1"></param> /// <param name="str2">…

def get_ord_list(str): return [ord(i) for i in str] def calcu_approx(str1,str2): def dot(A,B): return (sum(a*b for a,b in zip(A,B))) def cosine_similarity(a,b): return dot(a,b) / ( (dot(a,a) **.5) * (dot(b,b) ** .5) ) ord_list1 = get_ord_list(str1) o…

简介 根据维基百科的描述,在信息理论.语言学和计算机科学中,莱文斯坦距离是一个测量两个序列之间差异的字符串度量.非正式地,两个单词之间的莱文斯坦距离是将一个单词改变为另一个单词所需的最小单字符编辑次数(插入.删除或替换).这个距离是以苏联数学家弗拉基米尔·莱文斯坦的名字命名的,他在1965年考虑过这个距离.莱文斯坦距离也可以被称为编辑距离,尽管这个术语也可以表示一个更大的距离度量系列,统称为编辑距离.它与成对的字符串排列密切相关. 实践 在UI自动化中维护元素的定位一直是比较头痛的问题,因为前端…