Python 编辑距离计算

Python编辑距离计算详解

1. 介绍

编辑距离是衡量两个字符串之间相似程度的一种方法，通常用于比较文本之间的相似性。在Python中，我们可以使用动态规划的方法来计算编辑距离。

2. 流程

下面是计算Python编辑距离的大致流程：

3. 代码示例

步骤1：初始化动态规划表

# 初始化动态规划表
def initialize_matrix(str1, str2):
    # 创建一个二维数组，行数为str1的长度加1，列数为str2的长度加1
    matrix = [[0 for x in range(len(str2) + 1)] for y in range(len(str1) + 1)]
    
    # 将第一行和第一列填充为0到len(str1)和len(str2)
    for i in range(len(str1) + 1):
        matrix[i][0] = i
    for j in range(len(str2) + 1):
        matrix[0][j] = j
    
    return matrix

步骤2：填充动态规划表

# 填充动态规划表
def fill_matrix(matrix, str1, str2):
    for i in range(1, len(str1) + 1):
        for j in range(1, len(str2) + 1):
            if str1[i - 1] == str2[j - 1]:
                cost = 0
            else:
                cost = 1
            
            matrix[i][j] = min(matrix[i-1][j] + 1,      # 删除
                               matrix[i][j-1] + 1,      # 插入
                               matrix[i-1][j-1] + cost) # 替换

步骤3：返回编辑距离

# 返回编辑距离
def edit_distance(str1, str2):
    matrix = initialize_matrix(str1, str2)
    fill_matrix(matrix, str1, str2)
    return matrix[len(str1)][len(str2)]

4. 类图

classDiagram
    class EditDistance
    EditDistance : +initialize_matrix(str1, str2)
    EditDistance : +fill_matrix(matrix, str1, str2)
    EditDistance : +edit_distance(str1, str2)

结尾

通过以上步骤，你可以实现Python中的编辑距离计算。希望这篇文章对你有所帮助，如果有任何疑问，欢迎留言讨论。祝你编程顺利！