Edit Distance Python源碼及支持包的實(shí)現(xiàn)

• • 編輯距離

編輯距離

又稱Levenshtein距離（萊文斯坦距離也叫做Edit Distance）指兩個(gè)字串之間，由一個(gè)轉(zhuǎn)成另一個(gè)所需的最少編輯操作次數(shù)，如果它們的距離越大，說明它們?cè)绞遣煌ＴS可的編輯操作包括將一個(gè)字符替換成另一個(gè)字符，插入一個(gè)字符，刪除一個(gè)字符。它可以用來做DNA分析，拼寫檢查，抄襲識(shí)別等。編輯操作只有三種插入、刪除、替換三種操作。
python代碼片段如下：

import numpy as np import editdistance import math""" author: zhenyu wu time: 2019/12/03 15:41 function: 編輯距離計(jì)算函數(shù) params: str1: 字符串1str2：字符串2 return:兩個(gè)字符串的相似度計(jì)算結(jié)果 """ def edit_distance(str1, str2):m, n = len(str1), len(str2)if m==0 and n!=0:return n, 1-n/max(m, n)elif m!=0 and n==0:return m, 1-m/max(m, n)elif m==0 and n==0:try:1-0/0except ZeroDivisionError as z:print("兩個(gè)字符串不能同時(shí)為空")return math.nan, math.nanelse:d = np.zeros((n+1, m+1))d[0] = np.arange(m+1)d[:, 0] = np.arange(n+1)for i in range(1, n+1):for j in range(1, m+1):if str1[j-1]==str2[i-1]:temp = 0else:temp = 1d[i, j] = min(d[i-1, j]+1, d[i, j-1]+1, d[i-1, j-1]+temp)return d[n, m], 1-d[n, m]/max(m, n)if __name__ == '__main__':str1 = '1010101010000101000010011001010101101'str2 = '101010111010101010111101010'dist, result = edit_distance(str1, str2)print('My Algorithm - Edit Distance: %.0f, Similarity: %f' % (dist, result))dist = editdistance.distance(str1, str2)print('Python Package - Edit Distance: %.0f, Similarity: %f' % (dist, 1-dist/max(len(str1), len(str2))))

運(yùn)行結(jié)果如下：

My Algorithm - Edit Distance: 12, Similarity: 0.675676 Python Package - Edit Distance: 12, Similarity: 0.675676

https://github.com/wzy6642/EditDistance.

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Edit Distance Python源码及支持包的实现的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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