字符串的编辑距离

这个应该是可以运用在机器翻译，用户输入纠正

英文字和图片来源于 ：  https://www.coursera.org/nlp/

The minimum edit distance  between two strings

 

 

动态规划的解法：

 

   这里如果替换一个字符的消耗是2

 

Weighted Edit Distance

那么在计算两个串之间的相互距离的时候， 有些情况是更容易被写错的，比如 google  我 可能会写成 googel ，所以谷歌公司将几个容易写错的域名都买下了，不信输入 www.googel.com 照样可以调整 。

同时也有某些字符之间更容易写错  ，这和键盘的布局 或者 说两个字符看起来比较相似 。

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