Python如何計算編輯距離？

演算法原理

在計算文字的相似性時，經常會用到編輯距離。編輯距離，又稱levenshtein距離，是指兩個字串之間，由乙個轉成另乙個所需的最少編輯操作次數。通常來說，編輯距離越小，兩個文字的相似性越大。這裡的編輯操作主要包括三種：

下面通過示例來看一下。

1、batyu變為beatyu（插入字元e）

2、beatyu變為beaty（刪除字元u）

3、beaty變為beauty（插入字元u）

所以編輯距離為3。

那麼，如何用python計算編輯距離呢？我們可以從較為簡單的情況進行分析。

很明顯，上述演算法的思想即為動態規劃。

python**實現

talk is cheap. show me the code. python**也是極其簡潔的，這也是動態規劃的魅力：

擴充套件

那麼，python功能這麼強大，有沒有計算編輯距離的包呢？

得到的結果是3而不是1。這是因為在字串編碼為utf-8時，乙個漢字占用3個位元組。改為unicode編碼即可得到1，即：

那麼，levenshtein包中還有沒有其它計算距離的方法呢？

這個包有很多計算距離的方法，包括如下：

總結

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Python如何計算編輯距離？

演算法原理 在計算文字的相似性時，經常會用到編輯距離。編輯距離，又稱levenshtein距離，是指兩個字串之間，由乙個轉成另乙個所需的最少編輯操作次數。通常來說，編輯距離越小，兩個文字的相似性越大。這裡的編輯操作主要包括三種 下面通過示例來看一下。1 batyu變為beatyu 插入字元e 2 b...

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