• 经典算法题每日演练——第五题 字符串相似度


          这篇我们看看最长公共子序列的另一个版本,求字符串相似度(编辑距离),我也说过了,这是一个非常实用的算法,在DNA对比,网

    页聚类等方面都有用武之地。

    一:概念

         对于两个字符串A和B,通过基本的增删改将字符串A改成B,或者将B改成A,在改变的过程中我们使用的最少步骤称之为“编辑距离”。

    比如如下的字符串:我们通过种种操作,痉挛之后编辑距离为3,不知道你看出来了没有?

    二:解析

      可能大家觉得有点复杂,不好理解,我们试着把这个大问题拆分掉,将"字符串 vs 字符串“,分解成”字符 vs 字符串“,再分解

    成”字符 vs 字符“。

    <1> ”字符“vs”字符“

           这种情况是最简单的了,比如”A“与”B“的编辑距离很显然是1。

    <2> ”字符”vs"字符串"

           ”A“改成”AB“的编辑距离为1,“A”与“ABA”的编辑距离为2。

    <3>“字符串”vs“字符串”

          “ABA”和“BBA”的编辑距离为1,仔细发现我们可以得出如下结论,”ABA“是由23个子序列与”BBA“字符串求的的编辑距离集

    合中取出的最小编辑距离,也就是说在这种情况下我们出现了重复计算的问题,我在求子序列”AB“和”BBA"的编辑距离时,我是由

    子序列”A“和”BBA“与”B“和”BBA“之间的编辑距离中选出一个最小值,然而序列A和序列B早之前我已经计算过了,这种重复计算

    的问题有点像”斐波那契”,正好满足“动态规划”中的最优子结构和重叠子问题,所以我们决定采用动态规划来解决。

    三:公式

        跟“最长公共子序列”一样,我们采用一个二维数组来保存字符串X和Y当前的位置的最小编辑距离。

    现有两个序列X={x1,x2,x3,...xi},Y={y1,y2,y3,....,yi},

    设一个C[i,j]: 保存Xi与Yj的当前最小的LD。

    ①: 当 X= Yi 时,则C[i,j]=C[i-1,j-1];

    ②:当 X!= Y时, 则C[i,j]=Min{C[i-1,j-1],C[i-1,j],C[i,j-1]};

    最终我们的C[i,j]一直保存着最小的LD。

    四:代码

     1 using System;
     2 
     3 namespace ConsoleApplication2
     4 {
     5     public class Program
     6     {
     7         static int[,] martix;
     8 
     9         static string str1 = string.Empty;
    10 
    11         static string str2 = string.Empty;
    12 
    13         static void Main(string[] args)
    14         {
    15             while (true)
    16             {
    17                 str1 = Console.ReadLine();
    18 
    19                 str2 = Console.ReadLine();
    20 
    21                 martix = new int[str1.Length + 1, str2.Length + 1];
    22 
    23                 Console.WriteLine("字符串 {0} 和 {1} 的编辑距离为:{2}\n", str1, str2, LD());
    24             }
    25         }
    26 
    27         /// <summary>
    28         /// 计算字符串的编辑距离
    29         /// </summary>
    30         /// <returns></returns>
    31         public static int LD()
    32         {
    33             //初始化边界值(忽略计算时的边界情况)
    34             for (int i = 0; i <= str1.Length; i++)
    35             {
    36                 martix[i, 0] = i;
    37             }
    38 
    39             for (int j = 0; j <= str2.Length; j++)
    40             {
    41                 martix[0, j] = j;
    42             }
    43 
    44             //矩阵的 X 坐标
    45             for (int i = 1; i <= str1.Length; i++)
    46             {
    47                 //矩阵的 Y 坐标
    48                 for (int j = 1; j <= str2.Length; j++)
    49                 {
    50                     //相等情况
    51                     if (str1[i - 1] == str2[j - 1])
    52                     {
    53                         martix[i, j] = martix[i - 1, j - 1];
    54                     }
    55                     else
    56                     {
    57                         //取“左前方”,“上方”,“左方“的最小值
    58                         var temp1 = Math.Min(martix[i - 1, j], martix[i, j - 1]);
    59 
    60                         //获取最小值
    61                         var min = Math.Min(temp1, martix[i - 1, j - 1]);
    62 
    63                         martix[i, j] = min + 1;
    64                     }
    65                 }
    66             }
    67 
    68             //返回字符串的编辑距离
    69             return martix[str1.Length, str2.Length];
    70         }
    71     }
    72 }

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/huangxincheng/p/2765633.html
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