解析Edit distance

最新推荐文章于 2024-10-01 18:52:56 发布
原创 最新推荐文章于 2024-10-01 18:52:56 发布 · 126 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#动态规划

本文介绍了一种计算两个单词间转换所需的最少操作数的方法——编辑距离算法。该算法允许通过插入、删除或替换字符来改变一个单词，目标是最少地操作源单词使其变为目标单词。

Goal：
给你两个单词 word1 和 word2，请你计算出将 word1 转换成 word2 所使用的最少操作数 。

你可以对一个单词进行如下三种操作：

  • 插入一个字符
  • 删除一个字符
  • 替换一个字符
nth2000
关注
基于token的编辑距离计算
山阴少年
09-07 301
本文将会介绍如何基于token来计算两个字符串的编辑距离。
文本相似度算法对比分析,判断内容相似的算法有
aifans_bert的博客
08-08 2741
一直不理解，为什么要计算两个字符串的相似度呢rfid。什么叫做两个字符串的相似度。经常看别人的博客，碰到比较牛的人，然后就翻了翻，终于找到了比较全面的答案和为什么要计算字符串相似度的解释。因为搜索引擎要把通过爬虫抓取的页面给记录下来，那么除了通过记录url是否被访问过之外，还可以这样，比较两个页面的相似度，因为不同的url中可能记录着相同的内容，这样，就不必再次记录到搜索引擎的存储空间中去了。还有，大家毕业的时候都写过论文吧，我们论文的查重系统相信也会采用计算两个字符串相似度这个概念。以下叙述摘自编程之美一
72. 编辑距离（Edit Distance）
朱师傅的博客
11-25 194
72. 编辑距离（Edit Distance）题解动态规划复杂度分析PythonJava(待完成) 题解 动态规划 初试化dpdpdp，为(n1+1)∗(n2+1)(n1+1)*(n2+1)(n1+1)∗(n2+1)的全零矩阵，n1n1n1为word1word1word1的长度，n1n1n1为word2word2word2的长度 初始化第一行和第一列，如图所示：""""""表示空字符， ...
72. Edit Distance
shanshanhi的博客
03-02 293
编辑距离概念描述：编辑距离，又称Levenshtein距离，是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。例如将kitten一字转成sitting：sitten （k→s）sittin （e→i）sitting （→g）俄罗斯科学家Vladimir Levenshtein在1965年提出这个概念。 问题：找出字符...
Edit Distance
线上幽灵
08-17 477
题目： Given two words word1 and word2, find the minimum number of operations required to convert word1 to word2. You have the following 3 operations permitted on a word: Insert a charac...
相似度计算方法-编辑距离 (Edit Distance)
xy2006860的专栏
08-15 4003
编辑距离 (Edit Distance)的定义、计算公式、代码实现、优劣势以及应用场景
leetcode 72. Edit Distance
bohu83的博客
10-14 290
一 题目 Given two wordsword1andword2, find the minimum number of operations required to convertword1toword2. You have the following 3 operations permitted on a word: Insert a character Delet...
用js实现编辑距离算法（Edit Distance）
mytac的博客
04-03 2205
题目 lintcode题目链接 给出两个单词word1和word2，计算出将word1 转换为word2的最少操作次数。 你总共三种操作方法： 插入一个字符 删除一个字符 替换一个字符 解析 编辑无非就是三种情况，字符的插入、删除以及编辑： 插入一个字符为进行了一次操作，如：fat->fait; 删除一个字符也视为进行一次操作，如：haven->have; 替...
dp基础之难点解析K Edit Distance
lerry13579的博客
12-23 633
重要的是先说三遍：先看Edit Distance，先看Edit Distance，先看Edit Distance！ 本文是加强版K Edit Distance：给定N个字符串A，问哪些字符串和Target的最小编辑距离不大于K. 编辑操作和上面一样：增加（插入）、删、替换 例： 输入：A = ["abc","abd","abcd","adc,"a"](为了简单，只考虑小写字母的字符串) Tar...
高效增量更新工具：EditDistance算法实现解析
标题《Algorithm-EditDistance.zip》中的知识点指向了一个特定的算法领域，即编辑距离（Edit Distance）算法。编辑距离算法是一种在计算机科学和计算语言学中常用的方法，用于测量两个序列之间的相似度。这个算法...
Edit Distance算法在字符串匹配中的应用探究
Edit Distance算法（编辑距离算法）是一种用于度量两个字符串之间的相似程度的算法，通常用于比较两个字符串的相似程度或进行字符串匹配。编辑距离的定义是由一个字符串转换为另一个字符串所需的最少单字符编辑操作...
动态规划问题-最小编辑距离(Minimum Edit Distance)
Jasonchen1224的博客
02-26 3548
最小编辑距离 动态规划 C语言实现
Edit Distance算法优化探究与实际应用案例
Edit Distance算法原理解析 动态规划概念 Edit Distance算法基本原理 算法复杂度分析 # 3. Edit Distance算法优化探究 在本章中，我们将深入探讨Edit Distance算法的优化方案，包括空间复杂度和时间复杂度的...
文本相似度计算方法对比：Cosine、Jaccard与Edit Distance
本文旨在介绍文本相似度计算方法中的三种主要方法：Cosine、Jaccard与Edit Distance。通过对比分析这三种方法的原理、应用场景和优缺点，旨在帮助读者更好地理解和选择适合自身需求的文本相似度计算方法。接下来，将...
【AGC005D】~K Perm Counting（计数抽象成图）
2301_77025310的博客
10-01 3659
注意到位置为id，权值为v ,不合法的情况，当且仅当 v = id+k或 v= id-k。dp(i,j,pd)表示考虑到第i号点， 连了j条边，是否有连接i 到 i-1号点。因此，我们把每一个位置和权值抽象成点 ，不合法的情况之间连一条边，可以构成二分图。由此可知，当选了n条边，就恰好n个位置不合法，限制条件是：连的边不能相邻，求出f(m) ，f(m)指代至少有m个位置不合法的方案数。由此总共有2n 个点 k 条链，链与链之间无边 互不干涉。把二分图展开成k条链，进行dp。简单的乘法原理罢了。
jmeter DSL 2.0支持压力测试和接口测试
12-04
jmeter DSL 2.0支持压力测试和接口测试
【Egg.js 管理系统】后台全功能 + MySQL 适配 + 直接部署 + 高下载！亲测可用！.zip
12-04
【Egg.js 管理系统】后台全功能 + MySQL 适配 + 直接部署 + 高下载！亲测可用！.zip
【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】（Matlab代码实现）
12-04
内容概要：本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法（OCSSA），用于优化变分模态分解（VMD）的参数，进而结合卷积神经网络（CNN）与双向长短期记忆网络（BiLSTM）构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型，实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】（Matlab代码实现）精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证，通过优化VMD的模态数和惩罚因子，有效提升了信号分解的准确性与稳定性，随后利用CNN提取故障特征，BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系，最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群：具备一定信号处理、机器学习基础，从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题，实现参数自适应优化；②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率；③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码实现过程，深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑，重点关注参数优化与故障分类的联动关系，并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
这是一个基于Vuejs框架构建的现代化前端尺寸测量与响应式设计辅助工具项目_它专注于提供精准的网页元素尺寸测量视口分析CSS像素计算设备模拟与响应式断点调试功能_旨在帮助前.zip
最新发布
12-04
这是一个基于Vuejs框架构建的现代化前端尺寸测量与响应式设计辅助工具项目_它专注于提供精准的网页元素尺寸测量视口分析CSS像素计算设备模拟与响应式断点调试功能_旨在帮助前.zip
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值