一种巧妙的方法来计算字符串之间的距离~
原题如下:
Levenshtein 距离,又称编辑距离,指的是两个字符串之间,由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数。许可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。编辑距离的算法是首先由俄国科学家Levenshtein提出的,故又叫Levenshtein Distance。
Ex:
字符串A:abcdefg
字符串B: abcdef
通过增加或是删掉字符”g”的方式达到目的。这两种方案都需要一次操作。把这个操作所需要的次数定义为两个字符串的距离。
要求:
给定任意两个字符串,写出一个算法计算它们的编辑距离。
def editDistance(str1, str2): len1, len2 = len(str1) + 1, len(str2) + 1 dp = [[0 for i in range(len2)] for j in range(len1)] for i in range(len1): dp[i][0] = i for j in range(len2): dp[0][j] = j for i in range(1, len1): for j in range(1, len2): dp[i][j] = min(dp[i - 1][j] + 1, dp[i][j - 1] + 1, dp[i - 1][j - 1] + (str1[i - 1] != str2[j - 1])) return dp[-1][-1] while True: try: print(editDistance(input(), input())) except: break