Python基于动态规划算法计算单词距离
发布时间:2020-12-16 21:46:23 所属栏目:Python 来源:网络整理
导读:本篇章节讲解Python基于动态规划算法计算单词距离。供大家参考研究。具体如下: #!/usr/bin/env python#coding=utf-8def word_distance(m,n): """compute the least steps number to convert m to n by insert,delete,replace . 动态规划算法,计算单
本篇章节讲解Python基于动态规划算法计算单词距离。分享给大家供大家参考。具体如下: #!/usr/bin/env python #coding=utf-8 def word_distance(m,n): """compute the least steps number to convert m to n by insert,delete,replace . 动态规划算法,计算单词距离 >>> print word_distance("abc","abec") 1 >>> print word_distance("ababec","abc") 3 """ len_1=lambda x:len(x)+1 c=[[i] for i in range(0,len_1(m)) ] c[0]=[j for j in range(0,len_1(n))] for i in range(0,len(m)): # print i,' ',for j in range(0,len(n)): c[i+1].append( min( c[i][j+1]+1,#插入n[j] c[i+1][j]+1,#删除m[j] c[i][j] + (0 if m[i]==n[j] else 1 )#改 ) ) # print c[i+1][j+1],m[i],n[j],# print '' return c[-1][-1] import doctest doctest.testmod() raw_input("Success!") 希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。 (编辑:李大同) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |