编辑距离问题

问题描述:设A和B是两个字符串,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):修改一个字符。将A转换为B所用的最少字符操作数称为A到B的编辑距离,记为d[A][B],d[][]中的A,B指的是A和B的长度,设计一个算法对任给的A,B,计算出d[A][B]。
问题举例:假设A = "fxpimu", B = "xwrs",则d[6][4]为5。
问题分析:这个问题乍一看好像没什么突破口,这样,我们回忆一下01台阶问题,到达第i个台阶的办法只有两种办法,一个是跨一步到,一个是跨两步到,将这样的分析思路带入到这
道题中,计算出d[A][B]的途径有哪几种,其实就是题目已经告诉的三种:删除,插入,修改字符,我们一一来看:删除其实是d[i-1][j]+1(i-1转换为j-1的编辑距离再加1
,这个1是删除的操作),同理插入可表示为d[i][j-1]+1,那修改如何表示呢?我们想象在进行字符操作后(计算d[][]的过程中),i-1和j-1已经完全相等,那么各给它们
两个后再添加一个字符,那么修改就取决于添加的两个字符相不相等,如果相等d[i][j] = d[i-1][j-1],如果不相等d[i][j] = d[i-1][j-1]+1(就修改一次)。

import numpy as np
str1 = input()
str2 = input()
inf = 9999999
dp = np.full((len(str1) + 1, len(str2) + 1), inf)
print(dp)
for i in range(0, len(str1)):
    dp[i][0] = i
for j in range(0, len(str2)):
    dp[0][j] = j
for i in range(1, len(str1) + 1):
    for j in range(1, len(str2) + 1):
        if str1[i-1] == str2[j-1]:
            dp[i][j] = min(dp[i - 1][j - 1], min(dp[i - 1][j] + 1, dp[i][j - 1] + 1))
        else:
            dp[i][j] = min(dp[i - 1][j - 1] + 1, min(dp[i - 1][j] + 1, dp[i][j - 1] + 1))
print(dp[len(str1)][len(str2)])

六自由度机械臂ANN人工神经网络计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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