chatgpt赋能Python-python_levenshtein

最新推荐文章于 2025-09-06 14:13:22 发布

原创最新推荐文章于 2025-09-06 14:13:22 发布 · 99 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#python #chatgpt #算法

ChatGpt 专栏收录该内容

425 篇文章

订阅专栏

本文介绍了Levenshtein算法，一种衡量字符串相似度的算法，及其在Python中的实现。针对长字符串效率低下的问题，提出了通过设置编辑距离阈值并使用剪枝法进行优化，从而提高效率至O(kn)。该算法适用于模糊搜索、输入提示等场景。

Levenshtein算法在Python编程中的应用和优化

什么是Levenshtein算法

Levenshtein算法，又称编辑距离算法，是一种用来衡量两个字符串相似度（或者说差异度）的算法。编辑距离指的是将一个字符串转换成另一个字符串所需的最少修改次数，其中可行的“修改”包括插入、删除和替换操作。

该算法由俄国计算机科学家 Vladimir Levenshtein 在1965年提出，被广泛应用于DNA序列比对、拼写校正、语音识别等领域。

Levenshtein算法的Python实现

Levenshtein算法的Python实现非常直观，只需要两层循环即可。以下是一个简单的实现：

def levenshtein(string1, string2):
    size_x = len(string1) + 1
    size_y = len(string2) + 1
    matrix = [[0 for i in range(size_y)] for j in range(size_x)]
    for x in range(size_x):
        matrix[x][0] = x
    for y in range(size_y):
        matrix[0][y] = y

    for x in range(1, size_x):
        for y in range(1, size_y):
            if string1[x-1] == string2[y-1]:
                matrix[x][y] = min(
                    matrix[x-1][y] + 1,
                    matrix[x-1][y-1],
                    matrix[x][y-1] + 1
                )
            else:
                matrix[x][y] = min(
                    matrix[x-1][y] + 1,
                    matrix[x-1][y-1] + 1,
                    matrix[x][y-1] + 1
                )

    return matrix[size_x - 1][size_y - 1]

以上实现中，matrix是一个二维列表，表示两个字符串的编辑距离矩阵。其中，matrix[i][j]表示第一个字符串的前i个字符与第二个字符串的前j个字符的编辑距离。算法的核心就是通过逐步填充该矩阵来寻找最小编辑距离。

由于涉及到两层循环，算法的时间复杂度为 $O(n^2)$ ，其中 $n$ 为字符串长度。在实际应用中，当字符串较长时，Levenshtein算法的效率会比较低下，因此需要进一步优化。

优化Levenshtein算法

在应用中，我们经常会遇到一些“不需要精确匹配”的情况，比如模糊搜索、输入提示等。此时，可以考虑通过限制编辑距离上限的方式来提高算法效率。

具体来说，我们可以设置一个编辑距离阈值 $t h res h o l d$ ，然后寻找编辑距离不大于 $t h res h o l d$ 的所有字符串。这种情况下，我们可以用剪枝法（Pruning）对算法进行优化，即在计算矩阵时，当某个单元格的值已经大于 $t h res h o l d$ 时，就跳过后续计算。

以下是一个优化后的实现：

def levenshtein(string1, string2, threshold):
    size_x = len(string1) + 1
    size_y = len(string2) + 1

    # 如果两个字符串长度差距大于编辑距离阈值，直接返回
    if abs(size_x - size_y) > threshold:
        return threshold + 1

    matrix = [[0 for i in range(size_y)] for j in range(size_x)]
    for x in range(size_x):
        matrix[x][0] = x
    for y in range(size_y):
        matrix[0][y] = y

    for x in range(1, size_x):
        for y in range(1, size_y):
            if abs(x - y) <= threshold:
                if string1[x-1] == string2[y-1]:
                    matrix[x][y] = min(
                        matrix[x-1][y] + 1,
                        matrix[x-1][y-1],
                        matrix[x][y-1] + 1
                    )
                else:
                    matrix[x][y] = min(
                        matrix[x-1][y] + 1,
                        matrix[x-1][y-1] + 1,
                        matrix[x][y-1] + 1
                    )

                if matrix[x][y] > threshold:
                    return threshold + 1

    return matrix[size_x - 1][size_y - 1]

以上实现中，在两层循环中，我们添加了一个判断：如果当前单元格的 $x$ 坐标与 $y$ 坐标之差超过了阈值 $t h res h o l d$ ，则不再进行计算，直接返回一个超过 $t h res h o l d$ 的距离。

通过剪枝法，我们可以将算法效率提高到 $O (kn)$ ，其中 $k$ 为编辑距离阈值。

结论

Levenshtein算法是一种用来测量字符串相似度的算法，其Python实现非常简单。当字符串长度较短时，该算法的效率比较高，但当字符串较长时，算法的效率会受到影响。为了优化算法效率，我们可以限制编辑距离上限，并通过剪枝法来进行优化。在实际应用中，Levenshtein算法可以用于模糊搜索、输入提示、文本相似度计算等领域。

最后的最后

本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型，只是展现它原本的实力。

对于颠覆工作方式的ChatGPT，应该选择拥抱而不是抗拒，未来属于“会用”AI的人。

🧡AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡 专注于AI+职场+办公方向。
下图是课程的整体大纲

下图是AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程中用到的ai工具

🚀 优质教程分享 🚀

🎄可以学习更多的关于人工只能/Python的相关内容哦！直接点击下面颜色字体就可以跳转啦！

学习路线指引（点击解锁）	知识定位	人群定位
🧡 AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡	进阶级	本课程是AI+职场+办公的完美结合，通过ChatGPT文本创作，一键生成办公文案，结合AI智能写作，轻松搞定多场景文案写作。智能美化PPT,用AI为职场汇报加速。AI神器联动，十倍提升视频创作效率
💛Python量化交易实战 💛	入门级	手把手带你打造一个易扩展、更安全、效率更高的量化交易系统
🧡 Python实战微信订餐小程序 🧡	进阶级	本课程是python flask+微信小程序的完美结合，从项目搭建到腾讯云部署上线，打造一个全栈订餐系统。