Levenshtein Distance (LD算法) 编辑距离算法原理

Levenshtein距离,也称编辑距离,用于衡量两个字符串之间的差异,通过替换、插入、删除操作转换所需次数。本文介绍了LD算法的基本原理、计算步骤,并通过实例展示了如何求解编辑距离和匹配序列。算法与needleman wunsch算法相似,但取最小值而非最大值。

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莱文斯坦距离,又称Levenshtein距离,是编辑距离的一种。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。允许的编辑操作包括: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。

LD算法原理:

  • 算法目的:计算出两字符序列的编辑距离,同时也能求出两序列的匹配序列

  • 假设:
    比对的俩序列为:
    在这里插入图片描述
    则两序列的长度分别为len(A) = n,Len(B)=m;
    LD(A,B):字符串A和字符串B的编辑距离,即将字符串A转换为字符串B所用的最少字符操作数。
    LD(A,B)=0表示两个字符串完全一样。
    LD(i,j)=LD(a1a2……ai,b1b2……bj),其中0≤i≤N,0≤j≤M

  • 算法步骤:

    1. 初始化算法分数矩阵H,使行i表示字符ai,列j表示字符bj;
    2. 计算矩阵中每一项的LD(i, j):
      若ai = bj,则LD(i, j) = LD(i-1, j-1) 取左上角的值
      若ai ≠ bj,则LD(i, j) = Min( LD(i-1, j-1), LD(i-1, j), LD(i, j-1) ) +1
    3. 回溯,从矩阵右下角开始:
      若ai=bj,则回
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