September, 3(R)

本文讲述了图书馆的一些日常情况,包括图书归还、逾期罚款以及如何利用互联网获取更多图书馆信息等内容。

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September, 3

1. It happens I have got several books to return. You can follow me.

正好我有些书要还,你可以跟我走。

2. You books are six days overdue. You will have to pay fines. 你借的书已经过期六天,你得交罚款。

3. You can surf the internet for more information about the library. 你可以上网浏览一下关于图书馆的信息。

4. I heard on the news that the new factory might be dumping waste into the river.

最小编辑距离,也称为Levenshtein距离,是用来衡量两个字符串之间转换成另一个字符串所需的最少单字符操作次数(插入、删除、替换)。对于"September" 和 "December" 这两个单词,我们可以计算它们之间的编辑距离。 首先,我们需要创建一个矩阵,其中行表示"September"的每个字符,列代表"December"的每个字符。初始矩阵的第一行和第一列表示两个空字符串的编辑距离,即0到相应位置的字符需要的操作数: ``` '' S e p t e m b e r 0 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 D 1 e 2 c 3 m 4 r 5 ``` 然后,通过递推的方式填充矩阵,从左上角开始向右下角移动,每一步根据以下规则更新当前位置的值: - 如果当前字符匹配,则编辑距离不变。 - 如果不匹配,可以通过三种操作之一计算新的距离: - 插入操作:在当前位置下方增加一个字符,距离加1。 - 删除操作:在当前位置左边减少一个字符,距离加1。 - 替换操作:保持当前位置,将值加1。 例如,第一个步骤,"S" 和 "D" 不匹配,可以选择替换操作,所以 "Sep" 到 "Dec" 的距离是 1(替换 "S" 为 "D")。 继续这个过程直到填满整个矩阵,最终的右下角元素就是"September"和"December"的最小编辑距离。在这个例子中,由于"September"有更长的前缀和后缀,实际计算可能会发现这两个词有较高的相似度,因此编辑距离应该不大。
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