Hello 算法 1.1.0 Dart版319 14.5 完全背包问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 326 14.6 编辑距离问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 336 14.7 小结 . . . . return dp[amt]; } 14.6 编辑距离问题 编辑距离,也称 Levenshtein 距离,指两个字符串之间互相转换的最少修改次数,通常用于在信息检索和自 然语言处理中度量两个序列的相似度。 Question 输入两个字符串 ? 和 ? ,返回将 ? 转换为 ? 所需的最少编辑步数。 你可以在一个字符串中进行三种编辑操作:插入一个字符、删除一个字符、将字符替换为任意一个字 如图 14‑27 所示,将 kitten 转换为 sitting 需要编辑 3 步,包括 2 次替换操作与 1 次添加操作;将 hello 转 换为 algo 需要 3 步,包括 2 次替换操作和 1 次删除操作。 图 14‑27 编辑距离的示例数据 编辑距离问题可以很自然地用决策树模型来解释。字符串对应树节点,一轮决策(一次编辑操作)对应树的 一条边。 如图 14‑28 所示,在不限制操作0 码力 | 378 页 | 18.45 MB | 1 年前3
Hello 算法 1.2.0 简体中文 Dart 版319 14.5 完全背包问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 326 14.6 编辑距离问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 336 14.7 小结 . . . . return dp[amt]; } 14.6 编辑距离问题 编辑距离,也称 Levenshtein 距离,指两个字符串之间互相转换的最少修改次数,通常用于在信息检索和自 然语言处理中度量两个序列的相似度。 Question 输入两个字符串 ? 和 ? ,返回将 ? 转换为 ? 所需的最少编辑步数。 你可以在一个字符串中进行三种编辑操作:插入一个字符、删除一个字符、将字符替换为任意一个字 如图 14‑27 所示,将 kitten 转换为 sitting 需要编辑 3 步,包括 2 次替换操作与 1 次添加操作;将 hello 转 换为 algo 需要 3 步,包括 2 次替换操作和 1 次删除操作。 图 14‑27 编辑距离的示例数据 编辑距离问题可以很自然地用决策树模型来解释。字符串对应树节点,一轮决策(一次编辑操作)对应树的 一条边。 如图 14‑28 所示,在不限制操作0 码力 | 378 页 | 18.46 MB | 10 月前3
Hello 算法 1.0.0 Dart版321 14.5 完全背包问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 328 14.6 编辑距离问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 338 14.7 小结 . . . . } return dp[amt]; } 14.6 编辑距离问题 编辑距离,也称 Levenshtein 距离,指两个字符串之间互相转换的最少修改次数,通常用于在信息检索和自 然语言处理中度量两个序列的相似度。 � 输入两个字符串 ? 和 ? ,返回将 ? 转换为 ? 所需的最少编辑步数。 你可以在一个字符串中进行三种编辑操作:插入一个字符、删除一个字符、将字符替换为任意 一个字符。 如图 14‑27 所示,将 kitten 转换为 sitting 需要编辑 3 步,包括 2 次替换操作与 1 次添加操作;将 hello 转 换为 algo 需要 3 步,包括 2 次替换操作和 1 次删除操作。 图 14‑27 编辑距离的示例数据 编辑距离问题可以很自然地用决策树模型来解释。字符串对应树节点,一轮决策(一次编辑操作)对应树的 一条边。 如图 14‑28 所示,在不限制操作0 码力 | 377 页 | 17.56 MB | 1 年前3
Hello 算法 1.0.0b5 Dart版322 14.5 完全背包问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 330 14.6 编辑距离问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 340 14.7 小结 . . . . 动态规划 hello‑algo.com 340 14.6 编辑距离问题 编辑距离,也被称为 Levenshtein 距离,指两个字符串之间互相转换的最小修改次数,通常用于在信息检索 和自然语言处理中度量两个序列的相似度。 � 输入两个字符串 ? 和 ? ,返回将 ? 转换为 ? 所需的最少编辑步数。 你可以在一个字符串中进行三种编辑操作:插入一个字符、删除一个字符、替换字符为任意一 个字符。 如图 14‑27 所示,将 kitten 转换为 sitting 需要编辑 3 步,包括 2 次替换操作与 1 次添加操作;将 hello 转 换为 algo 需要 3 步,包括 2 次替换操作和 1 次删除操作。 图 14‑27 编辑距离的示例数据 编辑距离问题可以很自然地用决策树模型来解释。字符串对应树节点,一轮决策(一次编辑操作)对应树的 一条边。 如图 14‑28 所示,在不限制操作的0 码力 | 376 页 | 30.67 MB | 1 年前3
Hello 算法 1.2.0 繁体中文 Dart 版初始状态 初始狀態 state‑transition equation 状态转移方程 狀態轉移方程 knapsack problem 背包问题 背包問題 edit distance problem 编辑距离问题 編輯距離問題 greedy algorithm 贪心算法 貪婪演算法0 码力 | 378 页 | 18.77 MB | 10 月前3
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