编辑距离算法（C#实现）

最新推荐文章于 2025-06-18 20:45:30 发布
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文章标签： 算法 c# 代理模式 C#
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本文介绍了编辑距离算法，一种衡量字符串差异性的度量方法，通过C#代码展示了如何实现该算法。通过动态规划和双指针遍历，计算字符串转换的最小操作次数，以‘kitten’和‘sitting’为例，输出了编辑距离。

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编辑距离算法（C#实现）

编辑距离（也称为Levenshtein距离）是一种用于度量两个字符串之间的差异性的算法。它衡量了将一个字符串转换为另一个字符串所需的最少操作次数。这些操作可以是插入、删除或替换字符。

下面是一个使用C#实现的编辑距离算法示例：

using System;

public class EditDistance
{
   
    public static int Calculate(
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C#: 实现最小编辑距离算法——Levenshtein距离
XisVisual_Basic的博客
09-20 193
在上述代码中，我们首先检查源字符串和目标字符串是否为空。接下来，我们检查源字符串和目标字符串的第一个字符是否相等。如果相等，则我们递归地计算子字符串的Levenshtein距离。Levenshtein距离，也称为最小编辑距离，是一种衡量两个字符串之间相似度的度量标准。它表示将一个字符串转换为另一个字符串所需的最小编辑操作次数，其中编辑操作可以是插入、删除或替换字符。在本文中，我们将使用C#编程语言来实现Levenshtein距离算法。你可以根据需要将其集成到你的项目中，以获得字符串相似度的度量值。
编辑距离算法C#实现
TechPr的博客
08-15 137
编辑距离（Edit Distance）算法是用于比较两个字符串之间的相似度，也称为 Levenshtein 距离或者字符串相似度。使用编辑距离算法可以比较两个字符串之间的相似度，具有广泛的应用场景。因此，通过对两个字符串进行最少的操作，使得它们相等，就可以获得它们之间的编辑距离。来记录将字符串 s 的前 i 个字符转换为字符串 t 的前 j 个字符所需的最小操作次数。，即将字符串 s 转换为字符串 t 所需的最小操作次数，即为两个字符串之间的编辑距离。，即将一个字符串转换为空字符串的距离为该字符串的长度。
编辑距离算法（C#版本）
weixin_30429201的博客
12-24 239
根据java版本移植 View Code 1 /// <summary> 2 /// 编辑距离算法 3 /// </summary> 4 public class EditDistance 5 { 6 /** 7 * 求三个数中的最小数Mar 1, 2007 8 ...
C字符串相似度计算
Sam萨姆
08-12 2904
#region 计算相似度         ///         /// 取最小的一位数         ///         ///         ///         ///         ///         public static int LowerOfThree(int first, int second, int third)      
编辑距离算法以及它的C#实现
weixin_30915951的博客
09-30 175
原文：https://www.cnblogs.com/shihuajie/p/5772173.html 注意，原文中有以下表述不当的地方 “扫描两字符串（n*m级的），如果：str1== str2[j]”应该改为“扫描两字符串（n*m级的），如果：str1[i]== str2[j]”.并且，这里的扫描如果放在矩阵里面实现的话，其实是i-1和j-1（因为矩阵下标为1的位置对应的实际是字符串...
[Irving]字符串相似度-字符编辑距离算法（c#实现）
a5622236的博客
07-21 223
编辑距离（Edit Distance），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： sitten （k→s） sittin （e→i） sitting （→g） 俄罗斯科学家Vladimir Levenshtein...
C#实现简单字符串编辑距离算法程序
在计算机科学和信息论中，Edit Distance，又称Levenshtein距离，是一种衡量两个字符串之间...编辑距离算法的优化和扩展可以应用到各种需要字符串比较的场景中，如文本编辑软件、数据库查询优化、生物信息学等领域。
C#:实现Levenshtein distance最小编辑距离算法(附完整源码)
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
09-08 231
C#:实现Levenshtein distance最小编辑距离算法(附完整源码)
字符串编辑距离
Edwards_June的专栏
01-15 537
给定一个源串和目标串，能够对源串进行如下操作： 在给定位置上插入一个字符替换任意字符删除任意字符 写一个程序，返回最小操作数，使得对源串进行这些操作后等于目标串，源串和目标串的长度都小于2000。 #define N 100 /* * dp[i][j]表示源串source[0-i)变化为目标串target[0-j)最短操作次数 * */ int EditDistance(strin
编辑距离问题 对于给定的字符串A和字符串B，编程计算其编辑距离d(A,B)。
04-27
设A 和B 是2 个字符串。要用最少的字符操作将字符串A 转换为字符串B。这里所说的字符操作包括 (1)删除一个字符； (2)插入一个字符； (3)将一个字符改为另一个字符。 将字符串A变换为字符串B 所用的最少字符操作数称为字符串A到B 的编辑距离，记为d(A,B)。试设计一个有效算法，对任给的2 个字符串A和B，计算出它们的编辑距离d(A,B)。 编程任务： 对于给定的字符串A和字符串B，编程计算其编辑距离d(A,B)。
站在前人的肩膀上重新透视C# Span<T>数据结构
dotNET跨平台
05-10 447
先谈一下我对Span的看法， Span是指向任意连续内存空间的类型安全、内存安全的视图，可操作的滑动窗口。Span和Memory都是包装了可以在pipeline上使用的结构化数据的内存缓冲器,他们被设计用于在pipeline中高效传递数据。定语解读这里面许多定语，值得我们细细揣摩：1. 指向任意连续内存空间：支持托管堆，原生内存、堆栈， 这个可从Span的几个重载...
用C#实现字符串相似度算法（编辑距离算法 Levenshtein Distance）
程序员的生活的博客
10-13 5307
在搞验证码识别的时候需要比较字符代码的相似度用到“编辑距离算法”，关于原理和C#实现做个记录。 据百度百科介绍： 编辑距离，又称Levenshtein距离（也叫做Edit Distance），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，如果它们的距离越大，说明它们越是不同。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
【算法】字符串近似搜索
weixin_30781775的博客
09-05 267
来源：.Net.NewLife。 需求：假设在某系统存储了许多地址，例如：“北京市海淀区中关村大街1号海龙大厦”。用户输入“北京 海龙大厦”即可查询到这条结果。另外还需要有容错设计，例如输入“广西 京岛风景区”能够搜索到"广西壮族自治区京岛风景名胜区"。最终的需求是：可以根据用户输入，匹配若干条近似结果共用户选择。 目的：避免用户输入类似地址导致数据出现重复项。例如，已经存在“...
编辑距离算法（Edit Distance）
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C#相似度匹配-编辑距离算法
rztyfx的专栏
05-04 836
public class LevenshteinDistance { private static LevenshteinDistance _instance = null; public static LevenshteinDistance Instance { get { ...
编辑距离及编辑距离算法
weixin_34380948的博客
09-28 902
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： sitten （k→s） sittin （e→i） sitting （→g） 俄罗斯科学家Vladimir Levenshtein在1965...
力扣-416.分割等和子集
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weixin_46878941的博客
06-18 50
给你一个 只包含正整数 的 非空 数组 nums。请你判断是否可以将这个数组分割成两个子集，使得两个子集的元素和相等。小结：刚开始考虑回溯做这道题如下，非常直观而且容易想到，结果超时了。
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