在上一篇文章Levenshtein distance算法实现中，笔者已经讲解了一般最小编辑距离的算法。该算法采用动态规划，时间复杂度是O（m*n），m，n分别为两个字符串的长度，而空间复杂度也是O（m*n），如果使用int作为矩阵元素的类型，则矩阵的占用空间大小为sizeof（int）*m*n，假如两个字符串的长度均为10000个字符，则矩阵大小为400MB，相当可观。参考一个快速、高效的Leve...
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2014-08-20 12:38:02
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Levenshein distance，中文名为最小编辑距离，其目的是找出两个字符串之间需要改动多少个字符后变成一致。该算法使用了动态规划的算法策略，该问题具备最优子结构，最小编辑距离包含子最小编辑距离，有下列的公式。
其中d[i-1,j]+1代表字符串s2插入一个字母，d[i,j-1]+1代表字符串s1删除一个字母，然后当xi=yj时，不需要代价，所以和上一步d[i-1,j-1]代价相...
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2014-08-19 22:33:05
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Edit Distance
Given two words word1 and word2, find the minimum number of steps required to convert word1 to word2. (each operation is counted as 1 step.)
You have the following 3 operati...
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2014-08-18 20:35:02
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思考：我们可以从题目中给出的6种操作描述，找到递归式，比如复制操作是i和j都增加1。那么递归式就是c[i][j]=c[i-1][j-1]+cost[COPY]。c[i][j]表示从字符串i复制到字符串j所需要的总代价。其他操作类似。
递归式如下：
代码如下：
#include
using namespace std;
enum {COPY,REPLACE,DELETE,INSERT,TWI...
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2014-08-18 12:33:14
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1，项目方面1）数据准入，geocoding项目完成文本地址和空间地址的映射预处理：父子集成时候的，同次判断，错别字判断，习惯用户判断，字符串相似性。编辑距离2）phoneNormal项目完成电话格式规范和电话区号升级功能。包括四类：固定电话，企业电话，特殊号码，移动号码2，业务方面整个数据端的宏观...
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2014-08-13 00:48:34
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题目链接：点击打开链接
有一个交换操作比较特殊，所以记录每个点距离自己最近的那个字符的位置
然后交换就相当于把第一行要交换的2个字符 之间的字符都删掉
把第二行要交换的2个字符 之间的字符都插入第一行的2个字符之间
然后再进行交换。
#include
#include
#include
using namespace std;
#define inf 10000000
#define...
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2014-08-10 18:39:50
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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。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。例如将kitten一字转成sitting：sitten （k→s）sittin （e→i）sit...
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2014-08-06 22:11:12
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Let x and y be two strings over some finite alphabet A. We would like to transform
x into y allowing only operations given below:
Deletion: a letter in x is missing in y at a corr...
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2014-08-05 19:32:50
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dp方程“1、初始化；dp[0][i]=i; dp[j][0]=j;2.dp[i][j]= dp[i-1][j-1](相等) dp[i-1][j]+1 ,,dp[i][j-1]+1; dp[i-1][j-1] （这个对应是改的况）注意字符串下标开始位置就OK了 1 p...
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2014-08-05 18:48:39
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