编辑距离python实现

最新推荐文章于 2025-05-26 22:09:26 发布
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分类专栏： Notebook 文章标签： 编辑距离 python 距离
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/SPESEG/article/details/130553522
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。

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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

 

max_length 是两个字符串中较长的一个的长度

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Python实现的快速编辑距离算法
m0_47037246的博客
06-01 411
编辑距离（Edit Distance），又称 Levenshtein 距离，指的是将一个字符串转换成另一个字符串所需要的最少操作次数。常见的操作有三种：插入一个字符，删除一个字符和替换一个字符。，适用于字符串较短的情况。在实际应用中，我们可以使用这个算法来计算两个字符串之间的相似程度，从而进行拼写检查、模式识别等任务。本文介绍了一种基于动态规划的编辑距离算法，并使用 Python 语言实现了该算法的代码。分别为两个字符串的长度。同时，我们使用 Python 编程语言实现了该算法的代码。，并求出它们的长度。
2024年Python最新Python如何计算编辑距离？_python levenshtein
2401_84558388的博客
05-01 1155
那么，如何用Python计算编辑距离呢？我们可以从较为简单的情况进行分析。很明显，上述算法的思想即为。求长度为m和n的字符串的编辑距离，首先定义函数——edit(i, j)，它表示第一个长度为i的字符串与第二个长度为j的字符串之间的编辑距离。最终的编辑距离即为edit(m,n)。那么，Python功能这么强大，有没有计算编辑距离的包呢？
python-编辑距离算法
weixin_43423614的博客
06-19 837
def edit_distance(str_1, str_2): # 初始化一个二维数组，用于记录单词转化的最小路径数 len_str1 = len(str_1) len_str2 = len(str_2) # x轴表示目标字符串，y轴表示元字符串, 多加一个元素，是因为需要把0，0点的元素更新为0，方便计算 distance_matrix = [[0 for i in range(len_str2 + 1)] for j in range(len_str1 + 1)
Python 字符串相似度计算：方法、应用与实践
最新发布
微刻
05-26 822
本文深入探讨了 Python 中计算两个字符串相似度的多种方法及其应用。首先介绍了基于编辑距离的经典算法，如 Levenshtein 距离，并通过动态规划实现高效计算，适用于拼写检查和文本编辑。接着分析了 Jaccard 相似度和余弦相似度，分别从集合和向量角度衡量字符串相似度，适用于文本分类和推荐系统。此外，还介绍了 Python 中的 difflib 和 fuzzywuzzy 等实用库，简化了相似度计算过程。最后，通过实际应用案例展示了字符串相似度计算在文本校对、搜索引擎优化和信息检索中的重要作用。
编辑距离问题（python实现）
qq_54623898的博客
04-10 5346
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、编辑距离是什么？二、问题分析python代码 前言 对于给定的字符串A和字符串B，计算其编辑距离d(A,B)，编辑距离经常用来表示两个字符串的相似度。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、编辑距离是什么？ 编辑距离是针对二个字符串（例如英文字）的差异程度的量化量测，量测方式是看至少需要多少次的处理才能将一个字符串变成另一个字符串。 编辑距离可以用在自然语言处理中，例如拼写检查可以根据一个拼错的字和其他正.
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广告关闭腾讯云11.11云上盛惠 ，精选热门产品助力上云，云服务器首年88元起，买的越多返的越多，最高返5000元！本文搜集了网上比较常用的几种计算levenshtein distance的函数，其中函数(1)为调用数学工具包numpy， 函数(2)和(1)算法类似，都是采用dp,(3)来自wiki(4)是直接调用python的第三方库levenshtein源码和结果如下：import timef...
编辑距离 python
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05-25 825
的编辑距离来求，然后说了一下怎么实现 def leven(a,b):         if len(a) > len(b):                 a,b = b,a         if len(a) == 0 :                 return len(b)         else:                 return len(a)  
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02-13 2196
同样这一题还是利用动态规划的思想解决,三种方法如下： class Solution: def minDistance(self, word1: str, word2: str) -> int: m = len(word1) n = len(word2) #纯递归不通过，时间复杂度过高 # def dp(i,j): # if i == -1: # return j+1 ..
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安装方法：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ python-Levenshtein Github地址：https://github.com/ztane/python-Levenshtein DOC地址：https://rawgit.com/ztane/python-Levenshtein/master/docs/Levenshtein.html 安装了python-Levenshtein之后就可以使用了： 使用方法 import
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