编辑距离python实现

最新推荐文章于 2024-05-01 07:47:19 发布

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本文介绍了编辑距离的概念，用于衡量两个字符串的相似度。通过一个简单的Python函数展示了如何计算编辑距离，时间复杂度为O(N^2)。还提到了在处理长字符串时可能存在的性能问题，并建议使用其他算法如余弦相似度或句法树匹配作为替代。

编辑距离是对比字面含义的方法，对比两个字符串相似度到底有多大，之前实现过一版，当然在gensim中也有函数实现，但这里给出最简单的方式。

str_a = "editing distance"
str_b = "edit distance"
similarity = str_similarity(str_a, str_b)  # 计算字符串相似度
print("字符串 {} 和字符串 {} 的相似度为 {:.2%}".format(str_a, str_b, similarity))
# 输出：字符串 editing distance 和字符串 edit distance 的相似度为 85.71%

这个函数首先调用编辑距离算法计算两个字符串的编辑距离。计算相似度的公式