792. 匹配子序列的单词数

解决 “判断一个单词是否是字符串的子序列” 问题

题目描述

给定一个字符串 s 和一个字符串数组 words,我们需要返回 words[i] 中有多少个单词是字符串 s 的子序列。

子序列的定义:

一个字符串 w 是另一个字符串 s 的子序列,如果你可以通过删除 s 中的一些字符(可以是 0 个或多个),而不改变剩余字符的相对顺序,得到字符串 w

例如,字符串 ace 是字符串 abcde 的子序列,因为通过从 abcde 中删除 bd,剩下的字符顺序正好是 ace

示例:

示例 1:

输入

s = "abcde"
words = ["a", "bb", "acd", "ace"]

输出

3

解释
有三个单词是 s 的子序列,它们分别是:"a", "acd", "ace"。

示例 2:

输入

s = "dsahjpjauf"
words = ["ahjpjau", "ja", "ahbwzgqnuk", "tnmlanowax"]

输出

2

解释
只有两个单词是 s 的子序列,它们分别是:"ahjpjau" 和 "ja"。

解题分析

要解决这个问题,首先需要理解

<think>好的,我需要回答用户关于difflib.get_close_matches函数的算法实现原理的问题。首先,我得回忆一下自己对Python的difflib模块的了解。这个模块主要用于比较序列之间的差异,而get_close_matches函数是用来找出与目标字符串最接近的匹配项。用户想知道它的具体算法原理,所以我要深入这个函数的实现细节。 首先,我应该查阅相关资料,看看官方文档里有没有说明。记得difflib.get_close_matches使用的是模糊字符串匹配,可能基于某种相似度算法,比如Ratcliff-Obershelp算法。这个算法通过计算两个字符串的相似度得分,得分越高表示越相似。 然后,我需要确认这个算法是如何工作的。Ratcliff-Obershelp算法的工作原理是找出两个字符串中最长的公共子序列,然后递归地对子序列前后的部分进行同样的处理,最后根据这些子序列的总长度来计算相似度得分。具体来说,它计算的是(2 * 匹配字符数)除以(两个字符串的总长度)。这样得到的比率就是相似度得分,范围在0到1之间。 接下来,用户提供的引用中,引用[4]提到了difflib库中的模糊匹配算法,但没有具体说明是哪种。这时候我需要结合自己的知识和引用内容来验证。比如,引用[5]中的例子展示了如何根据相似度找到最接近的匹配项,这符合Ratcliff-Obershelp算法的行为。 然后,我需要解释函数的工作流程。当调用get_close_matches时,首先会对每个候选字符串计算与目标字符串的相似度得分,然后根据得分进行排序,并应用cutoff阈值过滤掉低于阈值的候选。最后返回前n个最高得分的匹配项。 需要注意的是,这个算法的时间复杂度可能较高,尤其是当候选列表很大时,因为每个候选字符串都需要与目标字符串进行详细的比较。因此,在处理大规模数据时,可能需要考虑性能优化。 另外,可能还要提到函数的参数,比如n控制返回结果的数量,cutoff控制相似度的最低要求。用户提供的引用[1]、[3]、[5]中的示例代码展示了这些参数的使用方式,比如设置cutoff为0.6或0.7,n为3等。 最后,确保回答结构清晰,分点说明算法原理、工作流程和性能特点,并在适当的地方添加引用标识。同时,生成的相关问题需要与difflib.get_close_matches的应用场景、参数调优、替代算法以及性能优化相关,以帮助用户进一步探索。</think>### difflib.get_close_matches 算法实现原理 `difflib.get_close_matches` 的核心算法基于 **Ratcliff-Obershelp 模式匹配算法**,通过计算字符串之间的相似度得分来实现模糊匹配[^4]。以下是具体实现原理的分步说明: --- #### **1. 相似度计算** 算法的核心是 **Ratcliff-Obershelp 相似度度量**,其计算步骤如下: 1. **寻找最长公共子序列(LCS)**:在两个字符串中找出最长的连续匹配子序列。 2. **递归处理剩余部分**:将 LCS 前的部分和后的部分分别递归进行相同处理。 3. **计算匹配字符总数**:将所有递归过程中找到的匹配字符数相加,记为 $M$。 4. **计算相似度得分**:得分公式为: $$ \text{相似度} = \frac{2 \times M}{|A| + |B|} $$ 其中 $|A|$ 和 $|B|$ 是输入字符串的长度,得分范围在 $0$(完全不相似)到 $1$(完全相同)之间[^4]。 --- #### **2. 工作流程** 当调用 `get_close_matches(word, possibilities, n, cutoff)` 时: 1. **遍历候选列表**:对每个候选字符串计算与目标字符串的相似度得分。 2. **过滤与排序**: - 剔除得分低于 `cutoff`(默认 0.6)的候选项[^1]。 - 按得分从高到低排序,若得分相同则按原始顺序保留。 3. **返回结果**:取前 `n` 个(默认 3)匹配项作为最终结果[^3]。 --- #### **3. 性能特点** - **时间复杂度**:对于 $m$ 个候选字符串,时间复杂度为 $O(m \cdot k)$,其中 $k$ 是字符串平均长度。当候选列表较大时,性能可能显著下降。 - **适用场景**:适合短文本(如词纠错、模糊搜索)和中小规模候选集。 --- #### **示例说明** 以引用[5]中的代码为例: ```python word = '深圳' poss = ['深山里的圳', '深山里的圳2', '来过深圳', '来过圳深'] difflib.get_close_matches(word, poss) ``` 算法会计算 `'深圳'` 与每个候选项的相似度得分,最终返回得分最高的 `['来过深圳']`,因为其公共子序列更长,相似度更高[^5]。 --- ###
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