字符串相似度算法 递归与动态规划求解分析

简介: 1.概念   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:(1)将一个字符替换成另一个字符,(2)插入一个字符,(3)删除一个字符。   相似度,等于“编辑距离+1”的倒数。

1.概念

  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:(1)将一个字符替换成另一个字符,(2)插入一个字符,(3)删除一个字符。

  相似度等于“编辑距离+1”的倒数。

2.分析

  设有字符串a[0...n],b[0...m]。

  (1)当a[i]=b[j]时,说明这时候不需要编辑操作。编辑距离保持,即f(i,j)=f(i-1,j-1)

  (2)当a[i]!=b[j]时,可以有三种编辑操作。

  其中删除和插入操作,只对一个下标i或者j产生影响。如在下图中,当前匹配到(t1,t2)处,如果采用删除'g',只改变t1的下标。

  

   其中替换操作,会对2个下标都产生影响。如在下图中,当前匹配到(t1,t2)处,如果将'g'替换成'm',则下次就需要执行(t1+1,t2+1)处。

     

   所以可以推导出下面就是递推公式。

  

3.用递归求解代码

#include<stdio.h>
#include<string.h>
char *a="abcgh";
char *b="aecdgh";
int min(int t1,int t2,int t3)   ///求三个数的最小值
{
    int min;
    min=t1<t2?t1:t2;
    min=min<t3?min:t3;
    return min;
}
int calculate(int i,int enda,int j,int endb)
{
    int t1,t2,t3;
    if(i>enda)  ///i指示超过a[]的范围时
    {
        if(j>endb)
            return 0;
        else
            return endb-j+1;
    }
    if(j>endb)  ///j指示超过b[]的范围时
    {
        if(i>enda)
            return 0;
        else
            return enda-i+1;
    }
    if(*(a+i) == *(b+j))    ///如果两个相等,则直接求下一个位置
        return calculate(i+1,enda,j+1,endb);
    else
    {
        t1=calculate(i+1,enda,j,endb);  ///删除a[i]或在b中插入a[i]
        t2=calculate(i,enda,j+1,endb);  ///删除b[j]或在a中插入b[j]
        t3=calculate(i+1,enda,j+1,endb);    ///替换
        return 1+min(t1,t2,t3);
    }
}
int main()
{
    int dis=calculate(0,strlen(a)-1,0,strlen(b)-1);
    printf("dis=%d",dis);
    return 1;
}

 4.用动态规划求解代码

 

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#define MAX 1000
int dp[MAX][MAX];   ///dp[i][j]表示当前a[0..i-1]与b[0..j-1]的编辑距离
char *a="agbgd";
char *b="ggd";

int min(int t1,int t2,int t3)   ///求三个数的最小值
{
    int min;
    min=t1<t2?t1:t2;
    min=min<t3?min:t3;
    return min;
}

int main()
{
    int i,j;
    int lena=strlen(a),lenb=strlen(b);
    memset(dp,0,sizeof(dp));
    for(i=0;i<=lena;i++)   ///a作为行,当b为空串时
        dp[0][i]=i;
    for(i=0;i<=lenb;i++)   ///b作为列,当a为空串时
        dp[i][0]=i;

    for(i=1;i<=lena;i++)
    {
        for(j=1;j<=lenb;j++)
        {
            if(*(a+i)==*(b+j))  ///相等时
                dp[i][j]=dp[i-1][j-1];
            else
                dp[i][j]=1+min(dp[i-1][j],dp[i][j-1],dp[i-1][j-1]); ///不相等时,取三种可能操作的最小数值+1
        }
    }
    printf("编辑距离为:dis=%d\n",dp[lena][lenb]);
    return ;
}

 类似有:  最长公共子序列求解:递归与动态规划方法

相关文章
|
15天前
|
算法 Java C++
【潜意识Java】蓝桥杯算法有关的动态规划求解背包问题
本文介绍了经典的0/1背包问题及其动态规划解法。
39 5
|
1月前
|
存储 算法 安全
基于哈希表的文件共享平台 C++ 算法实现与分析
在数字化时代,文件共享平台不可或缺。本文探讨哈希表在文件共享中的应用,包括原理、优势及C++实现。哈希表通过键值对快速访问文件元数据(如文件名、大小、位置等),查找时间复杂度为O(1),显著提升查找速度和用户体验。代码示例展示了文件上传和搜索功能,实际应用中需解决哈希冲突、动态扩容和线程安全等问题,以优化性能。
|
2月前
|
缓存 算法 搜索推荐
Java中的算法优化与复杂度分析
在Java开发中,理解和优化算法的时间复杂度和空间复杂度是提升程序性能的关键。通过合理选择数据结构、避免重复计算、应用分治法等策略,可以显著提高算法效率。在实际开发中,应该根据具体需求和场景,选择合适的优化方法,从而编写出高效、可靠的代码。
44 6
|
3月前
|
并行计算 算法 测试技术
C语言因高效灵活被广泛应用于软件开发。本文探讨了优化C语言程序性能的策略,涵盖算法优化、代码结构优化、内存管理优化、编译器优化、数据结构优化、并行计算优化及性能测试与分析七个方面
C语言因高效灵活被广泛应用于软件开发。本文探讨了优化C语言程序性能的策略,涵盖算法优化、代码结构优化、内存管理优化、编译器优化、数据结构优化、并行计算优化及性能测试与分析七个方面,旨在通过综合策略提升程序性能,满足实际需求。
88 1
|
3月前
|
算法 Python
在Python编程中,分治法、贪心算法和动态规划是三种重要的算法。分治法通过将大问题分解为小问题,递归解决后合并结果
在Python编程中,分治法、贪心算法和动态规划是三种重要的算法。分治法通过将大问题分解为小问题,递归解决后合并结果;贪心算法在每一步选择局部最优解,追求全局最优;动态规划通过保存子问题的解,避免重复计算,确保全局最优。这三种算法各具特色,适用于不同类型的问题,合理选择能显著提升编程效率。
74 2
|
18天前
|
算法 数据安全/隐私保护 计算机视觉
基于Retinex算法的图像去雾matlab仿真
本项目展示了基于Retinex算法的图像去雾技术。完整程序运行效果无水印,使用Matlab2022a开发。核心代码包含详细中文注释和操作步骤视频。Retinex理论由Edwin Land提出,旨在分离图像的光照和反射分量,增强图像对比度、颜色和细节,尤其在雾天条件下表现优异,有效解决图像去雾问题。
|
18天前
|
算法 数据可视化 安全
基于DWA优化算法的机器人路径规划matlab仿真
本项目基于DWA优化算法实现机器人路径规划的MATLAB仿真,适用于动态环境下的自主导航。使用MATLAB2022A版本运行,展示路径规划和预测结果。核心代码通过散点图和轨迹图可视化路径点及预测路径。DWA算法通过定义速度空间、采样候选动作并评估其优劣(目标方向性、障碍物距离、速度一致性),实时调整机器人运动参数,确保安全避障并接近目标。
111 68
|
27天前
|
算法 数据安全/隐私保护
室内障碍物射线追踪算法matlab模拟仿真
### 简介 本项目展示了室内障碍物射线追踪算法在无线通信中的应用。通过Matlab 2022a实现,包含完整程序运行效果(无水印),支持增加发射点和室内墙壁设置。核心代码配有详细中文注释及操作视频。该算法基于几何光学原理,模拟信号在复杂室内环境中的传播路径与强度,涵盖场景建模、射线发射、传播及接收点场强计算等步骤,为无线网络规划提供重要依据。
|
28天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
基于GA遗传优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
本项目基于MATLAB2022a实现时间序列预测,采用CNN-GRU-SAM网络结构。卷积层提取局部特征,GRU层处理长期依赖,自注意力机制捕捉全局特征。完整代码含中文注释和操作视频,运行效果无水印展示。算法通过数据归一化、种群初始化、适应度计算、个体更新等步骤优化网络参数,最终输出预测结果。适用于金融市场、气象预报等领域。
基于GA遗传优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
|
28天前
|
算法
基于龙格库塔算法的锅炉单相受热管建模与matlab数值仿真
本设计基于龙格库塔算法对锅炉单相受热管进行建模与MATLAB数值仿真,简化为喷水减温器和末级过热器组合,考虑均匀传热及静态烟气处理。使用MATLAB2022A版本运行,展示自编与内置四阶龙格库塔法的精度对比及误差分析。模型涉及热传递和流体动力学原理,适用于优化锅炉效率。