最小编辑距离或莱文斯坦距离(Levenshtein),指由字符串A转化为字符串B的最小编辑次数。允许的编辑操作有:删除,插入,替换。具体内容可参见:维基百科―莱文斯坦距离。一般代码实现的方式都是通过动态规划算法,找出从A转化为B的每一步的最小步骤。从Google图片借来的图,
Python代码实现, (其中要注意矩阵的下标从1开始,而字符串的下标从0开始):
def normal_leven(str1, str2):
len_str1 = len(str1) + 1
len_str2 = len(str2) + 1
#create matrix
matrix = [0 for n in range(len_str1 * len_str2)]
#init x axis
for i in range(len_str1):
matrix[i] = i
#init y axis
for j in range(0, len(matrix), len_str1):
if j % len_str1 == 0:
matrix[j] = j // len_str1
for i in range(1, len_str1):
for j in range(1, len_str2):
if str1[i-1] == str2[j-1]:
cost = 0
else:
cost = 1
matrix[j*len_str1+i] = min(matrix[(j-1)*len_str1+i]+1,
matrix[j*len_str1+(i-1)]+1,
matrix[(j-1)*len_str1+(i-1)] + cost)
return matrix[-1]
最近看文章看到Python库提供了一个包difflib实现了从对象A转化对象B的步骤,那么计算最小编辑距离的代码也可以这样写了:
def difflib_leven(str1, str2):
leven_cost = 0
s = difflib.SequenceMatcher(None, str1, str2)
for tag, i1, i2, j1, j2 in s.get_opcodes():
#print('{:7} a[{}: {}] --> b[{}: {}] {} --> {}'.format(tag, i1, i2, j1, j2, str1[i1: i2], str2[j1: j2]))
if tag == 'replace':
leven_cost += max(i2-i1, j2-j1)
elif tag == 'insert':
leven_cost += (j2-j1)
elif tag == 'delete':
leven_cost += (i2-i1)
return leven_cost
京东创始人刘强东和其妻子章泽天最近成为了互联网舆论关注的焦点。有关他们“移民美国”和在美国购买豪宅的传言在互联网上广泛传播。然而,京东官方通过微博发言人发布的消息澄清了这些传言,称这些言论纯属虚假信息和蓄意捏造。
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今年早些时候,抖音悄然上线了一款名为“青桃”的 App,Slogan 为“看见你的热爱”,根据应用介绍可知,“青桃”是一个属于年轻人的兴趣知识视频平台,由抖音官方出品的中长视频关联版本,整体风格有些类似B站。
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9月3日消息,亚马逊的一些股东,包括持有该公司股票的一家养老基金,日前对亚马逊、其创始人贝索斯和其董事会提起诉讼,指控他们在为 Project Kuiper 卫星星座项目购买发射服务时“违反了信义义务”。
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