二维动态规划求解最小编辑距离——python

最新推荐文章于 2023-12-09 19:31:17 发布
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本文主要介绍如何使用Python通过二维动态规划算法来解决最小编辑距离问题。虽然具体内容暂未提供，但可以期待对动态规划的详细解释和具体的代码实现。

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  1. 实现暂时不挂，影响大家作业提交情况，后续添加。
  2. 挂上思路。
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Python学习笔记7-计算编辑距离
08-22 812
编辑距离（Edit Distance），也称为Levenshtein距离，是衡量两个字符串之间相似度的一个指标。它表示将一个字符串转换为另一个字符串所需的最小操作次数，操作包括插入、删除和替换字符。
动态规划-最小编辑距离 python代码
07-28
如果是A串的第i个字符和B串的第j个字符 1.在A的第i个字符后插入一个字符B[j]，问题转化为计算A[i...lenA]和B[j+1...lenB]的距离 2.删除A串的第i个字符，问题转化为计算A[i+1...lenA]和B[j...lenB]的距离 3.将A的第i个字符替换成B的第j个字符，问题转化为计算A[i+1...lenA]和B[j+1...lenB]的距离。于是替换操作的编辑距离就是d[i-1][j-1]+flag。其中，当A[i]==B[j]时，flag=0， A[i]！=B[j]，flag=1 d [i-1][j] 、d [i][j-1]、d [i-1][j-1]进行比较，其中最小的就是当前A和B的编辑距离
利用动态规划求字符串编辑距离，python，Java实现
剑饮春露
04-02 573
最近正努力研究一些动态规划算法（应付实习中），意外间，在python中文社区看到一个求字符串编辑距离。不多说，上代码。本文摘自python中文社区：https://m.nowcoder.com/cts/cts-user-schedule?ctsTestUid=B0139D7EF1676B2B 感谢jclian提供讲解 def edit_distance(s1, s2): len_s1 = ...
python 动态规划求解单源最短路径
luoganttcc的博客
05-30 5050
#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu May 30 10:53:38 2019 @author: lg """ import pandas as pd import numpy as np df1=pd.DataFrame(np.array([[4,5,2]]),index=["A"],column...
python动态规划及编辑距离计算实例
htbeker的博客
10-15 967
动态规划的三要素:最优子结构,边界和状态转移函数,最优子结构是指每个阶段的最优状态可以从之前某个阶段的某个或某些状态直接得到(子问题的最优解能够决定这个问题的最优解),边界指的是问题最小子集的解(初始范围),状态转移函数是指从一个阶段向另一个阶段过度的具体形式,描述的是两个相邻子问题之间的关系(递推式) 　　重叠子问题,对每个子问题只计算一次,然后将其计算的结果保存到一个表格中,每一...
Python算法之动态规划(Dynamic Programming)解析:二维矩阵中的醉汉(魔改版leetcode出界的路径数)
刘悦的技术博客
07-25 962
和魔改版的题联系起来，所谓醉汉“死了”，其实就是移出边界，而每走一步都会有四种可能，所以所谓的“存活率”也就是当我们算出移出边界的路径数量之后，再除以方向的基数4，就可以算出“存活率”，相反也可以推算“死亡率”，归根结底，魔改版题的题眼还是算出移出边界的路径数，并不是最后问的“存活率”问题，这题只是用了一个并不是很讲究的障眼法，很有可能是该电商平台老板让手下的某个研发出道算法题招人用，而该研发已经被需求搞的晕头转向，无奈之下随便从leetcode复制了一道出来，随便改了改。但是，你最多可以移动N次。
python | LeetCode笔记 | 经典题型总结——动态规划
南瓜派三蔬
05-13 420
1.InPlace类-不需要额外存储空间 1.1 三角形最小路径和 120题：给定一个三角形 triangle ，找出自顶向下的最小路径和。 class Solution: def minimumTotal(self, triangle: List[List[int]]) -> int: L=len(triangle) if L==1: return(triangle[0][0]) for i in range(L-2,-
【leetcode】编辑距离（动态规划）
fanc的博客
03-26 383
实现算法 这种处理复杂单词，处理两个复杂字符串，可以往动态规划上面想 如果word[i]和word[j]相同，那么距离就是word[i - 1][j - 1] 如果不同的话，有三种生成方法。 第一种是替换：word[i-1][j-1] + 1 第二种是增加：word[i-1][j] + 1 第三种是减少：word[i][j-1] + 1 所以应该去上面三个的最小值，于是动态规划的公式就出来...
编辑距离（leetcode）--动态规划
master-dragon的专栏
12-29 633
题目地址 leetcode 72https://leetcode.com/problems/edit-distance/ac代码空间复杂度为O(m*n)的动态规划，可以采用状态压缩空间复杂度变成O(min(m,n))class Solution { public: int minDistance(string word1, string word2) { int
NC35 最小编辑代价
caomengying的博客
09-03 184
NC35 最小编辑代价 描述 给定两个字符串str1和str2，再给定三个整数ic，dc和rc，分别代表插入、删除和替换一个字符的代价，请输出将str1编辑成str2的最小代价。 示例1 输入： “abc”,“adc”,5,3,2 复制 返回值： 2 复制 示例2 输入： “abc”,“adc”,5,3,100 复制 返回值： 8 import java.util.*; public class Solution { /** * min edit cost * @param
class067 二维动态规划【算法】
小心星的博客
12-09 1412
class067 二维动态规划【算法】
【不同路径+最小路径和+最长回文子串】二维动态规划：建立二维数组解决动规
m0_48086806的博客
06-07 297
那么状态转移方程为dp[i][j] = grid[i][j] + min( dp[i-1][j], dp[i][j-1] )；1）定义dp数组：我们定义dp[i][j]为到达第i行第j列的网格的最小路径和，注意i和j从0开始，与代码中数组的定义一致，那么最后到达右下角的最小路径和为dp[m-1][n-1]；1）定义dp数组：我们定义dp[i][j]为到达第i行第j列的网格的路径种类数，注意i和j从0开始，与代码中数组的定义一致，那么最后到达右下角的路径数为dp[m-1][n-1]；
编辑距离(二)
weixin_41803339的博客
01-31 494
题目 描述 给定两个字符串str1和str2，再给定三个整数ic，dc和rc，分别代表插入、删除和替换一个字符的代价，请输出将str1编辑成str2的最小代价。 数据范围： 0≤∣str1∣,∣str2∣≤5000， 0≤ic,dc,rc≤10000 要求：空间复杂度 O(n)，时间复杂度 O(nlogn) 思路 动态规划，上面对应删除，左边对应添加，左上对应替换。每次更新都要考虑最小代价。 代码 python版本： # # 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可 # #
动态规划(DP)的整理-Python描述
热门推荐
MrLevo520的博客
07-22 4万+
今天整理了一下关于动态规划的内容，道理都知道，但是python来描述的方面参考较少，整理如下，希望对你有所帮助，实验代码均经过测试。 请先好好阅读如下内容–什么是动态规划？ 摘录于《算法图解》 以上的都建议自己手推一下，然后知道怎么回事，核心的部分是142页核心公式，待会代码会重现这个过程，推荐没有算法基础的小伙伴看这本书《算法图解》很有意思的书，讲的很清晰，入门足够 更深入的请阅读pytho
编辑距离问题——python动态规划解法
守望之海的沙滩
05-11 2759
问题：给定两个单词 word1 和 word2，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示例 1:输入: word1 = "horse", word2 = "ros" 输出: 3 解释: horse -> rorse (将 'h' 替换为 'r') rorse -> rose (删除 'r'...
最短路径(二维矩阵)
weixin_34357928的博客
05-07 5029
题目 给定一个矩阵m，从左上角开始每次只能向右或者向下走，最后到达右下角的位置，路径上所有的数字累加起来就是路径和，返回所有路径中最小的路径和。 例子： 给定m如下： 1 3 5 9 8 1 3 4 5 0 6 1 8 8 4 0 路径1,3,1,0,6,1,0是所有路径中路径和最小的，所以返回12。 解法1 思路： 使用动态规划，定义 dp[M][N] , M ,N 分别代表矩阵的行和列数...
python最小编辑距离问题，动态规划
Mtostart
01-22 5889
python最小编辑距离问题，动态规划问题描述思路代码运行结果 问题描述 给定一个长度为m和n的两个字符串，设有以下几种操作：替换（R），插入（I）和删除（D）。寻找到转换一个字符串插入到另一个需要修改的最小操作数量。这个数量就可以被视为最小编辑距离。如：acd与ace的距离为1，abc与cab的距离为1。 利用动态规划算法求解编辑距离问题。给定两个字符串，求由一个转成另一个所需要的最少编辑操作次...
python 二维两点距离_python 各类距离公式实现
weixin_39996096的博客
02-09 2508
所列的距离公式列表和代码如下：闵可夫斯基距离(Minkowski Distance)欧氏距离(Euclidean Distance)曼哈顿距离(Manhattan Distance)切比雪夫距离(Chebyshev Distance)夹角余弦(Cosine)汉明距离(Hamming distance)杰卡德相似系数(Jaccard similarity coefficient)读者可根据自己需求有...
流水线调度问题（动态规划）
Hello，小高同学
07-12 1万+
问题描述   已知   作业个数n=10   各个作业第一道工序所须时间ai(I=1,2……,n)   各个作业第二道工序所须时间bi(I=1,2……,n)作业序号:  1   2     3    4    5    6    7     8    9   10    a;    25   30   35   40   45    50   55   60   65   70    b;    ...
编辑距离动态规划
最新发布
03-16
这段代码实现了动态规划求解编辑距离的过程，时间复杂度为 O(m*n)，其中 m 和 n 是输入字符串的长度。 --- ### 复杂度分析 - **时间复杂度**: 需要填充整个二维数组，故时间为 \(O(m \times n)\)。 - **空间复杂度...
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