def levenshtein(s1,s2):
edit=[[i+j for j in range(len(s2)+1)] for i in range(len(s1)+1)]
print(edit)
for i in range(1,len(s1)+1):
for j in range(1,len(s2)+1):
if s1[i-1]==s2[j-1]:
d=0
else:
d=1
edit[i][j]=min(edit[i-1][j]+1,edit[i][j-1]+1,edit[i-1][j-1]+d)
return edit[len(s1)][len(s2)],edit
动态规划——最小编辑距离问题
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
- 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
- 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
- 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
推荐阅读更多精彩内容
- 动态规划 动态规划(英语:Dynamic programming,简称DP)是一种在数学、计算机科学和经济学中使用...
- 前言 今天我们继续讨论经典的动态规划问题之最小编辑距离问题。 最小编辑距离问题 问题描述 对于两个字符串A和B,我...
- 首先我们来看 LeetCode 第 343 题,其实动态规划也包含了暴力求解,只不过我们按照一定规律,并且是在假设...