问题描述 设A和B是两个字符串，要用最少的字符操作将字符串A转换成字符串B。这里所说的字符操作包括 1）删除一个字符； 2）插入一个字符； 3）将一个字符改为另一个字符。 将字符串A变换为字符串B所用的最少字符操作数成为字符串A到B的编辑距离，记为d(A，B)。对任给的2个字符串A和B，计算出它们的 ...
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2017-10-10 01:26:14
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一 汉明码的编解码说明 （一）编码 Hamming(12,8) N=12,表示编码后的比特长度 K=8,待编码数据的比特长度 R=N-K=4,校验位的比特长度 D=3 汉明距离:相邻行之间不同比特数据的最小值 (D-1)/2=1 纠错能力 表格1： 单位矩阵(I) 生成校验位的矩阵(P) 标号 11 ...
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2017-10-09 16:43:10
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1183 编辑距离 基准时间限制：1 秒 空间限制：131072 KB 分值: 0 难度：基础题 收藏 关注 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 ...
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2017-10-03 11:21:55
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3.编辑距离问题(edit.pas/c/cpp) 【问题描述】 设A和B是两个字符串。要用最少的字符操作将字符串A变成字符串B。这里所说的字符操作包括： （1）删除一个字符。 （2）插入一个字符。 （3）将一个字符改为另一个字符。 将字符串A变成字符串B的最少字符操作数称为字符串A到B的编辑距离，记 ...
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2017-09-16 22:13:20
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两个字符串的编辑距离-动态规划方法[转载] 概念 字符串的编辑距离，又称为Levenshtein距离，由俄罗斯的数学家Vladimir Levenshtein在1965年提出。是指利用字符操作，把字符串A转换成字符串B所需要的最少操作数。其中，字符操作包括： 删除一个字符 a) Delete a c ...
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2017-09-15 02:03:06
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问题1：给定一个正整数 n，列举出所有的位数为 n 的二进制数 这里采用递归列举所有的数。 问题2：给上述问题加一个约束，每次打印的数之间的汉明距离为1 n = 2 n = 3 n = 4 00 000 0000 01 001 0001 11 011 0011 10 010 0010 110 011 ...
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2017-09-02 23:26:48
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一，算法介绍 在CS124课程的第一周提到 求解两个字符串相似度的算法 Minimum Edit Distance（最短编辑距离）算法。该算法在NLP（自然语言处理）中也会用到。 如何定义相似度呢？任给两个字符串X 和Y，使用以下三种操作将 字符串X 变到 字符串Y ：①插入(Insert)操作；② ...
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2017-09-02 18:05:35
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一、基本概念 simhash是为了计算一篇文档之间的相似度存在的，通过simhash算法可以计算出文档的simhash值，通过各个文档计算出的二进制值来计算文档之间的汉明距离，然后根据汉明距离来比较文档之间的相似度。汉明距离是指两个相同长度的字符串相同位置上不同的字符的个数。 simhash算法分为 ...
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2017-08-31 16:03:58
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一、均值hash 均值hash方法是对每幅图片生成一个“指纹”字符串，然后通过比较不同图片的指纹来确定图片的相似性，比较结果越接近，则说明图片越相似。 计算均值hash的步骤。 1、缩小尺寸 去除高频和细节的最快方法是缩小图片，将图片缩小到8x8的尺寸，总共64个像素。不要保持纵横比，只需将其变成8 ...
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2017-08-31 16:02:41
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转 理解起来不难，但是很实用。 核心公式就是下面： （1） 1.百度百科介绍： 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L ...
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2017-08-30 11:06:14
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