Python实现计算最小编辑距离
2019/7/13 20:51:50
本文主要是介绍Python实现计算最小编辑距离,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
最小编辑距离或莱文斯坦距离(Levenshtein),指由字符串A转化为字符串B的最小编辑次数。允许的编辑操作有:删除,插入,替换。具体内容可参见:维基百科—莱文斯坦距离。一般代码实现的方式都是通过动态规划算法,找出从A转化为B的每一步的最小步骤。从Google图片借来的图,
Python代码实现, (其中要注意矩阵的下标从1开始,而字符串的下标从0开始):
def normal_leven(str1, str2): len_str1 = len(str1) + 1 len_str2 = len(str2) + 1 #create matrix matrix = [0 for n in range(len_str1 * len_str2)] #init x axis for i in range(len_str1): matrix[i] = i #init y axis for j in range(0, len(matrix), len_str1): if j % len_str1 == 0: matrix[j] = j // len_str1 for i in range(1, len_str1): for j in range(1, len_str2): if str1[i-1] == str2[j-1]: cost = 0 else: cost = 1 matrix[j*len_str1+i] = min(matrix[(j-1)*len_str1+i]+1, matrix[j*len_str1+(i-1)]+1, matrix[(j-1)*len_str1+(i-1)] + cost) return matrix[-1]
最近看文章看到Python库提供了一个包difflib实现了从对象A转化对象B的步骤,那么计算最小编辑距离的代码也可以这样写了:
def difflib_leven(str1, str2): leven_cost = 0 s = difflib.SequenceMatcher(None, str1, str2) for tag, i1, i2, j1, j2 in s.get_opcodes(): #print('{:7} a[{}: {}] --> b[{}: {}] {} --> {}'.format(tag, i1, i2, j1, j2, str1[i1: i2], str2[j1: j2])) if tag == 'replace': leven_cost += max(i2-i1, j2-j1) elif tag == 'insert': leven_cost += (j2-j1) elif tag == 'delete': leven_cost += (i2-i1) return leven_cost
这篇关于Python实现计算最小编辑距离的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!
- 2024-05-08有遇到过吗?同样的规则 Excel 中 比Python 结果大
- 2024-03-30开始python成长之路
- 2024-03-29python optparse
- 2024-03-29python map 函数
- 2024-03-20invalid format specifier python
- 2024-03-18pool.map python
- 2024-03-18threads in python
- 2024-03-14python Ai 应用开发基础训练,字符串,字典,文件
- 2024-03-13id3 algorithm python
- 2024-03-13sum array elements python