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>
            亚洲亚洲精品三区日韩精品在线视频 | 欧美精品二区| 免费在线观看精品| 亚洲综合日韩中文字幕v在线| 亚洲综合社区| 亚洲人精品午夜在线观看| 日韩视频免费看| 亚洲国产精品成人久久综合一区| 99爱精品视频| 亚洲国产欧美在线人成| 欧美在线视频不卡| 亚洲淫性视频| 欧美—级a级欧美特级ar全黄| 欧美自拍偷拍午夜视频| 欧美日韩麻豆| 亚洲欧美在线网| 欧美日韩一区自拍| 欧美激情在线观看| 韩国精品主播一区二区在线观看| 99视频国产精品免费观看| 亚洲国产精品一区二区尤物区| 99精品欧美一区二区蜜桃免费| 亚洲国产精品一区在线观看不卡| 欧美在线观看天堂一区二区三区| 亚洲视频一二三| 欧美日韩黄色大片| 一本大道久久精品懂色aⅴ| 亚洲一区二区在线免费观看视频 | 影音先锋亚洲电影| 欧美一区二区三区免费视频| 久久国产精品网站| 国产一区二区日韩精品| 久久激情综合网| 欧美国产精品一区| 日韩一区二区精品在线观看| 欧美日韩大片| 亚洲天堂av在线免费观看| 欧美一区日本一区韩国一区| 国产一区二区0| 麻豆精品传媒视频| 亚洲免费观看| 久久黄色小说| 亚洲第一精品电影| 欧美日韩三级电影在线| 亚洲一级在线| 狂野欧美一区| 在线视频亚洲欧美| 国产欧美日韩在线视频| 久久婷婷国产综合尤物精品| 亚洲国产免费| 亚洲欧美一级二级三级| 韩日精品中文字幕| 欧美国产精品人人做人人爱| 99pao成人国产永久免费视频| 久久成人av少妇免费| 亚洲高清资源综合久久精品| 欧美三级视频| 久久久蜜桃精品| 日韩视频免费在线| 久久男女视频| 亚洲网站视频| 亚洲欧美日韩精品久久亚洲区| 久久久精品午夜少妇| 亚洲精品欧美激情| 国产日韩欧美综合| 欧美乱大交xxxxx| 久久久av毛片精品| 亚洲深夜影院| 欧美激情性爽国产精品17p| 亚洲女ⅴideoshd黑人| 在线日韩电影| 国产欧美一区在线| 欧美日韩成人在线播放| 久久久久久久综合| 亚洲欧美国产毛片在线| 亚洲精品久久久久中文字幕欢迎你| 校园激情久久| 亚洲一区999| 亚洲国产清纯| 永久555www成人免费| 国产精品一区二区a| 欧美另类久久久品| 免费久久久一本精品久久区| 欧美亚洲综合久久| 亚洲午夜久久久久久久久电影院| 欧美国产一区二区| 久久日韩精品| 欧美在线观看网站| 亚洲欧美日韩区| 亚洲少妇中出一区| av不卡在线| 日韩小视频在线观看| 91久久夜色精品国产九色| 一区二区视频在线观看| 国产香蕉久久精品综合网| 国产精品高清在线| 欧美日韩高清在线播放| 欧美激情偷拍| 欧美极品在线观看| 欧美激情视频免费观看| 欧美激情视频一区二区三区在线播放| 久久综合99re88久久爱| 久久久久99精品国产片| 久久av一区二区三区漫画| 性8sex亚洲区入口| 欧美在线亚洲综合一区| 欧美在线观看日本一区| 久久久99久久精品女同性 | 亚洲欧美清纯在线制服| 一区二区三区 在线观看视| 99精品福利视频| 夜夜嗨网站十八久久| 亚洲图片欧美日产| 午夜精品久久久久| 欧美专区在线| 久久综合免费视频影院| 免费的成人av| 欧美日韩dvd在线观看| 欧美视频福利| 国产日产亚洲精品系列| 韩国美女久久| 亚洲精品久久久蜜桃| 一区二区三区波多野结衣在线观看| 一区二区免费在线观看| 香蕉成人久久| 美女诱惑一区| 亚洲精品国久久99热| 在线性视频日韩欧美| 性欧美长视频| 牛牛影视久久网| 国产精品豆花视频| 国产综合色在线视频区| 亚洲激情电影在线| 亚洲视频综合在线| 久久久成人精品| 亚洲国产精品v| 亚洲一线二线三线久久久| 先锋影院在线亚洲| 你懂的亚洲视频| 一区二区三区欧美激情| 久久精品91久久香蕉加勒比| 欧美裸体一区二区三区| 国产精品永久免费视频| 亚洲激情影视| 久久精品国产v日韩v亚洲| 欧美激情免费观看| 亚洲在线一区| 欧美激情一区二区三区高清视频 | 亚洲一区在线免费观看| 久久久久久久久久久久久女国产乱| 亚洲二区在线观看| 一本久道综合久久精品| 久久人人97超碰精品888| 欧美日韩国产成人| 韩国一区二区在线观看| 亚洲一区二区三区在线看| 免费观看在线综合| 亚洲网站在线| 欧美激情一区二区久久久| 国产深夜精品| 亚洲影院免费| 亚洲激情国产精品| 久久久久国产成人精品亚洲午夜| 国产精品二区在线| 日韩一二在线观看| 嫩草伊人久久精品少妇av杨幂| 亚洲一区亚洲二区| 欧美丝袜第一区| 亚洲免费久久| 欧美黄色成人网| 久久精品综合一区| 国产手机视频精品| 亚洲女女女同性video| 亚洲日本成人网| 欧美大片一区| 亚洲欧洲免费视频| 欧美91精品| 久久久久国产精品一区| 国产一区清纯| 欧美综合第一页| 亚洲欧美色婷婷| 国产精品日本一区二区| 亚洲综合视频网| 一区二区三区久久精品| 欧美日韩在线播放一区| 99伊人成综合| 亚洲另类一区二区| 欧美日韩另类视频| 在线视频欧美日韩| 日韩一二三区视频| 欧美涩涩网站| 亚洲欧美日韩国产成人| 亚洲午夜激情| 国产乱码精品一区二区三区av| 亚洲欧美日韩在线不卡| 亚洲主播在线播放| 国产一区二区三区高清在线观看| 久久精品免视看| 久久久精品五月天| 亚洲人妖在线|