计算汉明距离的算法

最新推荐文章于 2025-11-24 14:46:26 发布

代码编织创造

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文章标签：算法 c# 开发语言 C#

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CodeLancerX/article/details/133008331

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本文介绍了计算两个等长字符串之间汉明距离的算法，该算法在错误检测和纠错码设计中常见。通过比较字符串字符并统计不同字符数量，得出所需替换次数即为汉明距离。文中提供了一个C#实现的示例代码，展示了如何在C#中计算汉明距离，并给出了具体的应用示例。

汉明距离是一种用于衡量两个等长字符串之间的差异的指标。它表示将一个字符串变换为另一个字符串所需的最小替换次数。在计算机科学领域，汉明距离常被用于错误检测和纠错码的设计中。在本文中，我们将介绍如何使用C#编写一个计算汉明距离的算法。

算法思路：
计算汉明距离的算法非常简单直观。首先，我们需要比较两个等长的字符串。然后，逐个比较字符串中的字符，统计不同字符的数量。最后，返回不同字符的数量作为汉明距离。

下面是使用C#实现计算汉明距离的示例代码：

public class HammingDistanceCalculator
{
   
   
    public static int Calculate(

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C#:计算汉明距离算法(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

09-15

333

C#:计算汉明距离算法(附完整源码)

Python hamming distance汉明距离算法详解及源码

希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题

08-12

544

它被定义为两个字符串对应位置上不同字符的个数。换言之，它衡量的是将一个字符串变成另一个字符串所需要进行的最小替换操作次数。换言之，它衡量的是将一个字符串变成另一个字符串所需要进行的最小替换操作次数。换言之，它衡量的是将一个字符串变成另一个字符串所需要进行的最小替换操作次数。换言之，它衡量的是将一个字符串变成另一个字符串所需要进行的最小替换操作次数。换言之，它衡量的是将一个字符串变成另一个字符串所需要进行的最小替换操作次数。换言之，它衡量的是将一个字符串变成另一个字符串所需要进行的最小替换操作次数。

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C/C++ hamming distance汉明距离算法详解及源码

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2721

汉明距离（Hamming Distance）是衡量两个等长字符串之间的差异度量。在信息论和计算机科学中，汉明距离可以用来检测错误、纠错编码、密码学等领域。汉明距离的定义是对应位置上两个字符串不同字符的个数。例如，字符串 A = “1011101” 和字符串 B = “1001011”，它们的汉明距离是 3。因为在第 2、4、7 位置上，两个字符串的字符不同。

python计算汉明距离_20190503-汉明距离

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02-04

1693

难度分类简单题目描述两个整数之间的汉明距离指的是这两个数字对应二进制位不同的位置的数目。给出两个整数x和y，计算它们之间的汉明距离注意：0 ≤x,y< 231.示例:输入: x = 1, y = 4输出: 2解释:1 (0 0 0 1)4 (0 1 0 0)↑ ↑上面的箭头指出了对应二进制位不同的位置。算法1．获取x,y的二进制的字符串2．使用zfill函数将x,...

汉明距离算法

linsa_pursuer的博客

12-09

328

指的是这两个数字对应二进制位不同的位置的数目。上面的箭头指出了对应二进制位不同的位置。，计算并返回它们之间的汉明距离。

汉明距离（Hamming Distance）

m0_46322965的博客

05-16

1412

它常用于衡量两个字符串的相似度，广泛应用于。的基础工具，在计算机科学和工程领域有广泛应用。如果不同字符的“代价”不同，可以定义。其中 wi 是第 i 位的权重。

算法 - 计算汉明距离

Jack @ 优快云

05-27

5888

算法 - 计算汉明距离 1. 题目给出两个整数 x 和 y，计算它们之间的汉明距离。 汉明距离是使用在数据传输差错控制编码里面的，汉明距离是一个概念，它表示两个（相同长度）字对应位不同的数量，我们以d（x,y）表示两个字x,y之间的汉明距离。对两个字符串进行异或运算，并统计结果为1的个数，那么这个数就是汉明距离。示例: 输入: x = 1, y = 8 输出: 2 解释: 1 (0 0 0 1) 8 (1 0 0 0) ↑ ↑ 上面的箭头指出了对应二进制位不同的位.

C++：二个数之间的汉明距离算法（附带源码）

欢迎来到我的博客！这里是一个专注于计算机技术的分享平台，涵盖编程开发、算法研究、系统架构、软件工程等多个领域。无论你是初学者还是资深开发者，都能在这里找到有价值的内容。

01-11

716

汉明距离（Hamming Distance）是衡量两个字符串或二进制数之间不同位数的度量。对于两个二进制数，汉明距离是指它们对应位置上不同的位的数量。这个概念在计算机科学中广泛应用，尤其是在错误检测和修正编码中。

mysql 汉明距离检索_汉明距离海量数据算法

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通过采集系统我们采集了大量文本数据，但是文本中有很多重复数据影响我们对于结果的分析。分析前我们需要对这些数据去除重复，如何选择和设计文本的去重算法？常见的有余弦夹角算法、欧式距离、Jaccard相似度、最长公共子串、编辑距离等。这些算法对于待比较的文本数据不多时还比较好用，如果我们的爬虫每天采集的数据以千万计算，我们如何对于这些海量千万级的数据进行高效的合并去重。最简单的做法是拿着待比较的文本...

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汉明距离算法是一种简单而有效的算法，可以用于许多领域，例如数据传输、网络安全等。使用C++编写实现该算法的示例代码，可以帮助我们更好地理解并应用该算法。汉明距离是两个等长字符串在对应位置上不同字符的个数，是信息论中一个重要的概念。在计算机科学中，汉明距离常用于数据传输错误检测和纠错码的生成。函数来计算两个字符串的汉明距离。我们还提供了一个简单的测试用例。在main函数中，我们定义了两个字符串。最后，该函数返回计算得到的结果。，并打印出它们的值和计算得到的汉明距离。在这个示例程序中，我们定义了一个。

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如何使用解压工具zip包后，将需要比对的文件分别放在SourceImages和TargetImages文件夹下，双击“running.cmd”，Linux系统请大家自行编写一个sh文件，执行完成后在Result中查看比对结果（目前很单纯，没有做任何...

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本文围绕LeetCode 14“最长公共前缀”这一字符串经典入门题展开，解析其作为面试高频题的核心价值——夯实模拟思维、边界处理与代码优化能力。文章详细阐述横向遍历（两两对比）与纵向遍历（逐位验证）两种核心算法原理，提供完整可运行的C++代码，拆解关键细节与易错点，并进行复杂度分析。同时总结解题核心考点、思路迁移方向及常见错误，帮助读者不仅掌握本题解法，更能提升字符串处理能力，为后续复杂题型奠定基础，兼具入门指导与面试备考价值。

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下面是详细的解释，说明为什么这是必然的。对于我们当前所在的任何节点。

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以下是插入排序在 Java 中的完整实现，包含多种写法和详细注释。这个实现包含了插入排序的各种变体，可以根据具体需求选择合适的版本。稳定性：稳定 - 相等元素的相对位置不变。空间复杂度： O(1) - 原地排序。· 最优情况（已排序）：O(n)· 最差情况（逆序）：O(n²)完整实现（带详细注释和测试）· 作为更复杂算法的子过程。· 平均情况：O(n²)Java 插入排序实现。

P1522 [USACO2.4] 牛的旅行 Cow Tours(连通块+Floyd）

2302_79372568的博客

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思路：先用dfs标记一下每个点在哪个连通块，然后求出每个连通块内每个点的最大最短路，求任意两点之间的距离＋数据范围，我们可以知道这道题要使用Floyd进行求解，求到了任意两点之间的距离后，我们就可以求出每个点到所在连通块其他点的最短路中的最大值，然后再从同一连通块的所有点的最大值中选出最大值，就是连通块的直径了。题目大意：给你n个坐标点（x,y)，再给一个n*n的矩阵，代表两点之间的连边关系，连边之后会构成若干个连通块，定义连通块的直径为最远的两个点的距离（距离指的是两点间最短路径的长度）。

第二次测试题解

2402_89056915的博客

11-23

815

第 3 刀：要最大化分区，第 3 个平面必须与前 2 个平面都相交（得到 2 条不重合的交线，且这 2 条交线在第 3 个平面上相交）—— 相当于在第 3 个平面上，用 2 条相交直线分成了 4 块，因此新增 4 个区域 →。前 3k+2 项的和：3k 项和 + a₃ₖ₊₁ + a₃ₖ₊₂ ≡ 0 + p + q ≡ (p+q) mod 2（a₁+a₂ 的奇偶性）余数 r=2（n=3k+2）→ Sₙ ≡ 1+1=2≡0 → 0（偶）→ 代码逻辑：if n%3==1 → 1，else → 0。

GoC题解(22) GoC测试模拟题(2017.3.23)第6题：同心圆

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246

小C要画红绿黄3个不同半径的同心圆，要求红色(1号）的是最大半径圆，绿色（3号）的是第2大半径的圆，黄色（5号）的是最小半径的圆。但输入是的的3个数可能并没有从大到小。这3个圆一定要按照正确的次序才能画出正确的图形。比如你最后画最大的圆形，就只能看见一个红色的大圆。请你帮小C编程解决这个问题。一行3个不同的正整数a,b,c：表示每圆的半径，范围在[10..100]。有同学容易犯下面这段代码类似的错误。

布隆过滤器有哪些算法？

kupePoem的专栏

11-22

517

这些算法构成了布隆过滤器技术的完整体系，从基础到高级，满足了不同场景下的需求。布隆过滤器（Bloom Filter）是一种概率型数据结构，用于高效地检查一个元素是否存在于一个集合中。a 对元素x计算k个哈希值：h₁(x), h₂(x), ..., hₖ(x)。如果有0，返回"肯定不存在"。（2）概率性结果：可能返回假阳性（误判），但不会返回假阴性。b 如果所有位置计数器都大于0，返回"可能存在"b 如果粗略层返回"肯定不存在"，直接返回结果。a 创建长度为m的计数器数组，初始化为0。

写一个计算汉明距离的算法

10-29

汉明距离表示两个（相同长度）字对应位不同的数量，可通过对两个字符串进行异或运算，并统计结果为 1 的个数得到汉明距离。以下是几种不同实现方式的代码示例： ### 简单移位法 ```python def hamming_distance(x, y): # 对 x 和 y 进行异或操作 xor_result = x ^ y distance = 0 while xor_result: # 检查最低位是否为 1 if xor_result & 1: distance += 1 # 右移一位 xor_result >>= 1 return distance # 示例使用 x = 1 y = 8 print(hamming_distance(x, y)) ``` 这种方法的原理是先对两个数进行异或操作，得到的结果中，为 1 的位表示两个数对应位不同。然后通过不断右移并检查最低位是否为 1 来统计 1 的个数，即汉明距离[^1][^5]。 ### 不使用移位的快速计算法（以一个字节为例） ```python def fast_hamming_distance(): AA = 85 # 01010101 BB = 51 # 00110011 CC = 15 # 00001111 # 计算 AA 和 BB 之间的汉明距离 xor_AB = AA ^ BB # 计算相邻两个位置的和 step1_AB = (xor_AB & 0x55) + ((xor_AB >> 1) & 0x55) # 计算相邻四个位置的和 step2_AB = (step1_AB & 0x33) + ((step1_AB >> 2) & 0x33) # 把高四位和低四位相加 hamming_AB = (step2_AB & 0x0F) + ((step2_AB >> 4) & 0x0F) return hamming_AB print(fast_hamming_distance()) ``` 此方法主要思想是先对两个数进行异或操作，然后通过一系列位运算计算 1 的和，最终得到汉明距离[^3]。 ### 计算多个数的总汉明距离 ```python def total_hamming_distance(nums): size = len(nums) if size < 2: return 0 ans = 0 while True: zero_count = 0 zero_one = [0, 0] for i in range(size): if nums[i] == 0: zero_count += 1 zero_one[nums[i] % 2] += 1 nums[i] = nums[i] >> 1 ans += zero_one[0] * zero_one[1] if zero_count == size: return ans nums = [1, 8] print(total_hamming_distance(nums)) ``` 该方法用于计算一个数组中所有数对之间的总汉明距离。通过不断右移每个数，统计每一位上 0 和 1 的个数，然后计算当前位上所有数对的汉明距离并累加，直到所有数都变为 0[^4]。 ### C++ 实现简单移位法 ```cpp #include <iostream> class Solution { public: int hammingDistance(int x, int y) { int num = 0; x = x ^ y; while (x != 0) { if (x & 0x01) num++; x = x >> 1; } return num; } }; int main() { Solution sol; int x = 1, y = 8; std::cout << sol.hammingDistance(x, y) << std::endl; return 0; } ``` 此 C++ 代码同样采用简单移位法计算两个整数之间的汉明距离，先对两个数进行异或操作，然后通过右移和位与操作统计结果中 1 的个数[^5]。