在看一篇博文的时候看到了这么个算法，捉摸了很久才弄懂什么意思。
先解释下什么是编辑距离算法。
就是两个字符串（假如为S,T），从第一个字符串S，经过插入，删除，替换，，等操作数的总和数最小的路径称为字符串S和T的编辑距离。。。
以程序中的字符串为例：sting，cbstring1
1.首先创建一个二维矩阵，6 x 9,设为C[][]
首先初始化值。其实代表着初始化移动距离。。
2.进入循环，
题目：http://www.51nod.com/onlineJudge/questionCode.html#!problemId=1183题意：编辑距离，又称Levenshtein距离（也叫做Edit Distance），是指两个字串之间，由一个转成另 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 &n
原创
2023-05-31 16:21:09
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字符串编辑距离题目描述 给定一个源串和目标串，能够对源串进行如下操作： ·在任意位置上
原创
2022-08-11 14:53:35
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1 问题描述给定一个源串和目标串，能够进行如...
原创
2021-07-14 13:44:15
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1 问题描述给定一个源串和目标串，能够进行如...
原创
2021-07-14 13:44:16
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1 问题描述给定一个源串和目标串，能够进行如...
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2019-07-26 17:34:00
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字符串增删改查[strap()函数, split()函数 , find()函数 , 切片等]学习一门编程语言一般从基础的数据类型开始 ，python中的数据类型有：整型、浮点、布尔、字符串、列表、元组、字典、集合、空等，之前总结了一些字符串的操作和应用，希望能帮到学习python的朋友们。字符串的各种操作1，字符串的拼接>>>s='hello'*2 用乘法重叠
>>&
目录 1 问题描述 2 解决方案 1 问题描述 给定一个源串和目标串，能够进行如下操作： 在任意位置上插入一个字符； 替换掉任意字符； 删除任意字符。 写一个程序，实现返回最小操作次数，使得对源串进行上述这些操作后等于目标串。 2 解决方案 此处采用动态规划法，可以较大的提高时间效率。 具体代码如下
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2017-04-18 17:59:00
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最近正努力研究一些动态规划算法（应付实习中），意外间，在python中文社区看到一个求字符串编辑距离。不多说，上代码。def edit_distance(s1, s2):
len_s1 = len(s1)
len_s2 = len(s2)
dp = [[0 for _ in range(len_s2+1)] for _ in range(len_s1 + 1)]
题目描述： 给定一个源串和目标串，能够对源串进行如下操作： 1）在任意位置插入一个字符 2）替换任意字符
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2023-04-25 09:53:55
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一些基础知识可以从别的博客里找到，这里只提供相应代码 # -*- coding: utf-8 -*- ""” @author: wbb """ def normal_leven(str1, str2,c): len_str1 = len(str1) + 1 len_str2 = len(str2) ...
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2021-09-15 15:36:00
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方案：matrix = []x = []y = []def dp(row,col): if row < 1 o
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2022-09-23 13:35:01
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余弦相似度计算字符串相似率功能需求：最近在做通过爬虫技术去爬取各大相关网站的新闻，储存到公司数据中。这里面就有一个技术点，就是如何保证你已爬取的新闻，再有相似的新闻 或者一样的新闻，那就不存储到数据库中。（因为有网站会去引用其它网站新闻，或者把其它网站新闻拿过来稍微改下内容就发布到自己网站中
编辑距离编辑距离(Edit Distance)，又称Levenshtein距离，是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。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。一般来说，编辑距离越小，两个串的相似度越大。例如将kitten一字转成sitting：('kitten' 和 ‘sitting' 的编辑距离为3)sitten (k→s)sittin (e→i)
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2023-09-16 00:04:23
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字符串编辑距离又称Levenshtein距离（也叫做Edit Distance），是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。字符串编辑距离在拼写检查，DNA匹配，相似度分析等方面有重要作用。编辑距离问题不容易直接下手，因为有三种允许的操作类型，我们很难判断哪个字符该删除，哪个字符该修改才能获得最小的编辑距离。这时候就需要考虑该问题繁杂的表象下存在
