青青草原综合久久大伊人导航_色综合久久天天综合_日日噜噜夜夜狠狠久久丁香五月_热久久这里只有精品

阿牛CPP

“中國就有這么一群奇怪的人, 本身是最底階層, 利益每天都在被損害,卻具有統治階級的意識. 在動物世界里找這么弱智的東西都幾乎不可能。” ——林語堂

字符串相似度算法( Levenshtein Distance算法)

昨天論壇看到的,簡單寫了一下
題目: 一個字符串可以通過增加一個字符,刪除一個字符,替換一個字符得到另外一個字符串,假設,我們把從字符串A轉換成字符串B,前面3種操作所執行的最少次數稱為AB相似度
如  abc adc  度為 1
      ababababa babababab 度為 2
      abcd acdb 度為2


 字符串相似度算法可以使用 Levenshtein Distance算法(中文翻譯:編輯距離算法) 這算法是由俄國科學家Levenshtein提出的。其步驟

Step Description
1 Set n to be the length of s.
Set m to be the length of t.
If n = 0, return m and exit.
If m = 0, return n and exit.
Construct a matrix containing 0..m rows and 0..n columns.
2 Initialize the first row to 0..n.
Initialize the first column to 0..m.
3 Examine each character of s (i from 1 to n).
4 Examine each character of t (j from 1 to m).
5 If s[i] equals t[j], the cost is 0.
If s[i] doesn't equal t[j], the cost is 1.
6 Set cell d[i,j] of the matrix equal to the minimum of:
a. The cell immediately above plus 1: d[i-1,j] + 1.
b. The cell immediately to the left plus 1: d[i,j-1] + 1.
c. The cell diagonally above and to the left plus the cost: d[i-1,j-1] + cost.
7 After the iteration steps (3, 4, 5, 6) are complete, the distance is found in cell d[n,m].

C++實現如下
#include <iostream>
#include 
<vector>
#include 
<string>
using namespace std;

//算法
int ldistance(const string source,const string target)
{
    
//step 1

    
int n=source.length();
    
int m=target.length();
    
if (m==0return n;
    
if (n==0return m;
    
//Construct a matrix
    typedef vector< vector<int> >  Tmatrix;
    Tmatrix matrix(n
+1);
    
for(int i=0; i<=n; i++)  matrix[i].resize(m+1);

    
//step 2 Initialize

    
for(int i=1;i<=n;i++) matrix[i][0]=i;
    
for(int i=1;i<=m;i++) matrix[0][i]=i;

     
//step 3
     for(int i=1;i<=n;i++)
     
{
        
const char si=source[i-1];
        
//step 4
        for(int j=1;j<=m;j++)
        
{

            
const char dj=target[j-1];
            
//step 5
            int cost;
            
if(si==dj){
                cost
=0;
            }

            
else{
                cost
=1;
            }

            
//step 6
            const int above=matrix[i-1][j]+1;
            
const int left=matrix[i][j-1]+1;
            
const int diag=matrix[i-1][j-1]+cost;
            matrix[i][j]
=min(above,min(left,diag));

        }

     }
//step7
      return matrix[n][m];
}

int main(){
    
string s;
    
string d;
    cout
<<"source=";
    cin
>>s;
    cout
<<"diag=";
    cin
>>d;
    
int dist=ldistance(s,d);
    cout
<<"dist="<<dist<<endl;
}

#include 
<iostream>
#include 
<vector>
#include 
<string>
using namespace std;

//算法
int ldistance(const string source,const string target)
{
    
//step 1

    
int n=source.length();
    
int m=target.length();
    
if (m==0return n;
    
if (n==0return m;
    
//Construct a matrix
    typedef vector< vector<int> >  Tmatrix;
    Tmatrix matrix(n
+1);
    
for(int i=0; i<=n; i++)  matrix[i].resize(m+1);

    
//step 2 Initialize

    
for(int i=1;i<=n;i++) matrix[i][0]=i;
    
for(int i=1;i<=m;i++) matrix[0][i]=i;

     
//step 3
     for(int i=1;i<=n;i++)
     
{
        
const char si=source[i-1];
        
//step 4
        for(int j=1;j<=m;j++)
        
{

            
const char dj=target[j-1];
            
//step 5
            int cost;
            
if(si==dj){
                cost
=0;
            }

            
else{
                cost
=1;
            }

            
//step 6
            const int above=matrix[i-1][j]+1;
            
const int left=matrix[i][j-1]+1;
            
const int diag=matrix[i-1][j-1]+cost;
            matrix[i][j]
=min(above,min(left,diag));

        }

     }
//step7
      return matrix[n][m];
}

int main(){
    
string s;
    
string d;
    cout
<<"source=";
    cin
>>s;
    cout
<<"diag=";
    cin
>>d;
    
int dist=ldistance(s,d);
    cout
<<"dist="<<dist<<endl;
}

posted on 2008-09-21 03:03 whn 閱讀(20502) 評論(15)  編輯 收藏 引用 所屬分類: 算法

評論

# re: 字符串相似度算法( Levenshtein Distance算法) 2008-09-21 10:13 fejay

我也在論壇上看到了。學習學習  回復  更多評論   

# re: 字符串相似度算法( Levenshtein Distance算法) 2008-09-21 22:35 Post

在哪里看到的?  回復  更多評論   

# re: 字符串相似度算法( Levenshtein Distance算法) 2008-09-22 16:30 Vinson

kind of like DP..  回復  更多評論   

# re: 字符串相似度算法( Levenshtein Distance算法) 2008-10-05 13:20 kina

請問:
把從字符串A轉換成字符串B,如果最少執行次數為3,那這3次的執行動作要如何印出來?需把程式加在哪裡?
  回復  更多評論   

# re: 字符串相似度算法( Levenshtein Distance算法) 2009-05-13 12:39 shinjikun

如果不需要得到執行動作的話你這個算法空間復雜度高了(應該是O(n))。
如果需要的話,只要回溯就可以了。  回復  更多評論   

# re: 字符串相似度算法( Levenshtein Distance算法) 2009-05-17 12:36 whn

@shinjikun
不知道你是怎么做的 不過 回溯 速度很慢的   回復  更多評論   

# re: 字符串相似度算法( Levenshtein Distance算法) 2009-05-25 01:06 test01x

我也比較關心國家大事 kina 提出的問題。
另外,我還沒有搞清楚這個算法和KMP算法的原理和實現的不同支出,能指點一下嗎?謝謝!
我會時常關注評論。  回復  更多評論   

# re: 字符串相似度算法( Levenshtein Distance算法) 2009-05-25 01:07 test01x

暈,輸入法智能聯想問題。原本應該是:
我也比較關心 kina 提出的問題。
另外,我還沒有搞清楚這個算法和KMP算法的原理和實現的不同之處,能指點一下嗎?謝謝!
我會時常關注評論。  回復  更多評論   

# re: 字符串相似度算法( Levenshtein Distance算法) 2009-05-26 10:19 whncpp

@test01x
兩個算法解決的問題是完全不一樣的,kmp解決模式匹配的LD 是解決相似度的 問題,  回復  更多評論   

# re: 字符串相似度算法( Levenshtein Distance算法) 2009-05-30 13:50 ray040123

dp算法

如果想打印,用一個數組c[i][j] 記錄每步的決策(above,left,diag)
之后從c[n,m] 倒推,記錄,輸出即可  回復  更多評論   

# re: 字符串相似度算法( Levenshtein Distance算法) 2011-06-16 15:46 splash

代碼有瑕疵。因為matrix[0][0]沒有初始化。  回復  更多評論   

# re: 字符串相似度算法( Levenshtein Distance算法) 2012-04-24 11:43 peter4431

@splash
說明你沒看懂 matrix[0][0]就沒用到  回復  更多評論   

# re: 字符串相似度算法( Levenshtein Distance算法) 2012-06-14 08:48 safds

請問這個在哪個環境里通過了?

REDMOND # 139.com謝謝  回復  更多評論   

# re: 字符串相似度算法( Levenshtein Distance算法)[未登錄] 2016-01-07 11:50 max

@peter4431
我只是路過,感謝樓主的分享,但是這個地方確實是用到啦,像掃雷一樣,周邊都是度,可能確實要初始化一下。  回復  更多評論   


只有注冊用戶登錄后才能發表評論。
網站導航: 博客園   IT新聞   BlogJava   博問   Chat2DB   管理


青青草原综合久久大伊人导航_色综合久久天天综合_日日噜噜夜夜狠狠久久丁香五月_热久久这里只有精品
  • <ins id="pjuwb"></ins>
    <blockquote id="pjuwb"><pre id="pjuwb"></pre></blockquote>
    <noscript id="pjuwb"></noscript>
          <sup id="pjuwb"><pre id="pjuwb"></pre></sup>
            <dd id="pjuwb"></dd>
            <abbr id="pjuwb"></abbr>
            亚洲欧美综合另类中字| 亚洲激情女人| 欧美日韩999| 久久综合久久综合久久综合| 欧美日韩精品在线视频| 六月婷婷一区| 国产日韩亚洲欧美| 妖精成人www高清在线观看| 亚洲国产aⅴ天堂久久| 欧美一区三区三区高中清蜜桃| 一本色道**综合亚洲精品蜜桃冫| 久久久久久伊人| 欧美综合国产精品久久丁香| 欧美日韩一区二区免费视频| 亚洲高清毛片| 1024成人网色www| 久久黄色网页| 久久人人97超碰人人澡爱香蕉| 国产精品久久久久久久久婷婷| 亚洲免费成人| 一本色道久久综合亚洲精品婷婷| 久久色中文字幕| 麻豆av福利av久久av| 国产精品综合网站| 亚洲自拍电影| 欧美一区二区视频观看视频| 国产精品乱码一区二三区小蝌蚪 | 日韩亚洲欧美一区二区三区| 亚洲激情av在线| 久久永久免费| 欧美激情综合| 亚洲人成人一区二区在线观看| 麻豆免费精品视频| 91久久综合| 中日韩美女免费视频网址在线观看| 欧美精品亚洲| 亚洲一区二区三区在线| 欧美一区不卡| 在线观看欧美| 欧美乱人伦中文字幕在线| 亚洲毛片一区二区| 亚洲在线电影| 国产一区二区在线观看免费| 久久九九精品99国产精品| 蜜臀av一级做a爰片久久| 亚洲国产欧美在线人成| 模特精品在线| 在线视频中文亚洲| 久久精品国产一区二区电影 | 亚洲一卡二卡三卡四卡五卡| 亚洲欧美激情一区二区| 国产一区二区三区丝袜 | 国产精品v片在线观看不卡| 中国日韩欧美久久久久久久久| 香蕉视频成人在线观看| 国内在线观看一区二区三区 | 欧美激情一区二区| 亚洲神马久久| 另类欧美日韩国产在线| 亚洲精选一区| 国产片一区二区| 欧美成人精品三级在线观看| 在线中文字幕日韩| 老鸭窝毛片一区二区三区| 亚洲毛片av| 国产伦精品一区二区三区在线观看 | 蜜桃av综合| 亚洲一级特黄| 91久久在线播放| 久久免费视频在线观看| 在线一区观看| 在线免费精品视频| 国产精品久久777777毛茸茸| 毛片一区二区三区| 亚洲一区二区三区高清不卡| 欧美高清你懂得| 久久爱另类一区二区小说| 亚洲精品在线一区二区| 国产麻豆精品theporn| 欧美激情bt| 久久视频一区二区| 亚洲欧美日韩天堂| 日韩五码在线| 亚洲第一色中文字幕| 久久久久久亚洲精品杨幂换脸| 一区二区三区色| 亚洲黄页视频免费观看| 国模私拍一区二区三区| 国产精品视频导航| 欧美视频免费在线| 欧美大学生性色视频| 久久五月天婷婷| 午夜亚洲视频| 亚洲欧美日韩成人高清在线一区| 亚洲欧洲日韩在线| 欧美成人综合网站| 久热精品视频在线观看| 久久精品人人做人人爽电影蜜月| 亚洲影视在线播放| 亚洲午夜一级| 亚洲免费中文字幕| 亚洲综合三区| 亚洲欧美激情视频在线观看一区二区三区 | 欧美另类视频| 欧美精品在线极品| 欧美精品福利视频| 欧美精品久久一区| 欧美激情网友自拍| 欧美精品在线观看播放| 欧美精品三级| 欧美日韩国内| 欧美午夜视频| 国产精品你懂的| 国产欧美成人| 狠狠色狠狠色综合日日91app| 国产一区二区三区四区五区美女 | 亚洲精品免费观看| 亚洲精品字幕| 亚洲一区久久久| 午夜精品剧场| 欧美自拍偷拍午夜视频| 久久久精品国产免大香伊| 久久久午夜视频| 欧美黄色一级视频| 999亚洲国产精| 亚洲女同同性videoxma| 午夜精品视频一区| 久久视频免费观看| 欧美激情1区2区3区| 欧美日韩综合一区| 国产视频亚洲精品| 黄色欧美日韩| 亚洲免费av网站| 亚洲欧美日韩在线| 久久夜色精品国产欧美乱极品| 美女脱光内衣内裤视频久久网站| 亚洲国产合集| 亚洲欧美日韩成人高清在线一区| 久久精品国产99国产精品| 欧美1区2区视频| 国产精品看片你懂得| 狠狠色丁香婷婷综合久久片| 日韩一级欧洲| 欧美在线在线| 亚洲丁香婷深爱综合| 亚洲专区免费| 欧美成人免费va影院高清| 国产精品成人一区二区三区夜夜夜 | 久久婷婷国产麻豆91天堂| 91久久精品美女| 欧美一区二区三区四区在线观看| 美女久久一区| 国产伦精品一区二区三区免费迷| 亚洲第一黄色网| 欧美亚洲综合久久| 亚洲第一在线| 欧美中文字幕视频| 欧美日韩一区综合| 在线欧美电影| 久久激情视频久久| 99精品视频免费观看| 久久久精品欧美丰满| 国产精品久久国产三级国电话系列 | 日韩亚洲欧美一区| 免费av成人在线| 国产手机视频精品| 亚洲在线观看免费| 亚洲欧洲美洲综合色网| 欧美在线观看视频一区二区三区| 欧美日韩国产在线一区| 激情自拍一区| 欧美中文在线免费| 一区二区精品在线观看| 欧美极品一区| 亚洲黄色成人网| 蜜臀久久久99精品久久久久久| 亚洲一区二区四区| 国产精品国产三级国产专播精品人 | 国产精品久久久久99| 亚洲精一区二区三区| 久久综合色综合88| 欧美一区二区三区啪啪| 国产精品欧美日韩一区二区| 中文网丁香综合网| 日韩一二三区视频| 欧美日本一区| 一本大道久久a久久精二百| 欧美电影免费观看| 久久亚洲影院| 在线观看日韩国产| 久久这里有精品15一区二区三区| 午夜国产不卡在线观看视频| 国产精品久久久久久久久婷婷| 亚洲一区二区免费看| 中日韩午夜理伦电影免费| 欧美午夜欧美| 亚洲欧美中文在线视频| 午夜精彩国产免费不卡不顿大片| 国产精品黄视频| 欧美在线一级视频|