Algorithm 关于Levenshtein距离的问题_Algorithm_Levenshtein Distance

Algorithm 关于Levenshtein距离的问题

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Algorithm 关于Levenshtein距离的问题,algorithm,levenshtein-distance,Algorithm,Levenshtein Distance,1）为什么我们要在这些行中添加1 d[i-1, j] + 1, // deletion d[i, j-1] + 1, // insertion 线路 if s[i] = t[j] then cost := 0 else cost := 1 应该考虑删除/较低的字长，还是我遗漏了什么 2）此外，注释状态为删除和插入。我认为这是在检查两个单词中删除的字符（整数j/I表示单词的长度），因为较低的值表示删除的字符这里使用的代码（因为它是伪代码，我没有特定

1）为什么我们要在这些行中添加1

    d[i-1, j] + 1, // deletion 
    d[i, j-1] + 1, // insertion

线路

if s[i] = t[j] then cost := 0

        else cost := 1

应该考虑删除/较低的字长，还是我遗漏了什么

2）此外，注释状态为删除和插入。我认为这是在检查两个单词中删除的字符（整数j/I表示单词的长度），因为较低的值表示删除的字符

这里使用的代码（因为它是伪代码，我没有特定于语言的问题，该线程不属于任何语言类别）：

1）这些行计算删除情况下的距离，插入情况下的距离，以及替换情况下使用“成本”的距离

删除和插入在距离计算中有效地算作“1”，因此为+1

我们可以相信，只有当字符不同时才有替换，因此，如果两个字符相等，则“成本=0”

新的距离是这3个假设之间的最小距离，所以你不必总是加1

2）如果我计算“FooBar”和“FoBaWhatever”之间的距离，即使第二个字符串比第一个字符串长，我也会删除一些字符

当然，如果第二个字符串比第二个短（FooBar->FoBa），我会找到一些删除项，但无法事先知道它们在哪里…

1）这些行计算删除时的距离，插入时的距离，以及替换时使用“成本”的距离

删除和插入在距离计算中有效地算作“1”，因此为+1

我们可以相信，只有当字符不同时才有替换，因此，如果两个字符相等，则“成本=0”

新的距离是这3个假设之间的最小距离，所以你不必总是加1

2）如果我计算“FooBar”和“FoBaWhatever”之间的距离，即使第二个字符串比第一个字符串长，我也会删除一些字符

当然，如果第二个字符串比第二个字符串短（FooBar->FoBa），我会找到一些删除项，但无法事先知道它们在哪里…

你读过了吗

您正在计算将一个字符串转换为另一个字符串所需的转换成本——插入和删除的数量

转换的“成本”表示两个字符串之间的距离

交换呢？这就是不同的算法。包括交换并不能改善很多事情

其实质是在这两个单词之间创建一个矩阵，并逐列计算从每个单词的每个字母到另一个单词的每个字母的“距离”。该矩阵的右下角是总距离，考虑到所有字母

问题1）

“上面”的单元格反映了更改的历史，并且该行的字符（通常）与此不同，因此此单元格是相对于它的删除

单元格“left”反映了更改的历史，该列的字符（通常）与此不同，因此此单元格是相对于它的插入

唯一一次这通常是错误的是单词的三个字母序列。在英语中很少见

行-列比较的成本为0或1

“历史加一次变更”和变更实际成本的最小值为适用成本

问题2）

变量

和

不是任何长度。它们是比较矩阵中的位置。“插入”和“删除”是将一个单词转换为另一个单词所需的操作。插入/删除操作的计数是单词之间的距离。

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