Python实现字符串编辑距离算法-Levenshtein Distance

最新推荐文章于 2025-03-26 04:30:03 发布
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文章标签： 算法 python 数学建模
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本文介绍了Python实现字符串编辑距离算法，即Levenshtein Distance。通过创建矩阵并填充，计算两个字符串之间的最少编辑操作次数，用于比较字符串相似度、拼写检查等。示例展示了将'python'转换为'pythoneer'需要3次操作。

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Python实现字符串编辑距离算法-Levenshtein Distance

编辑距离（Edit Distance），也称为Levenshtein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。这些操作包括插入、删除和替换字符。在它的领域中，它用于比较字符串的相似度，做拼写检查，以及数据压缩等。

下面我们来看一下如何用Python代码实现编辑距离算法：

def LevenshteinDistance(str1, str2):
    len1 = len(str1)
    len2 =</
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Python:实现字符串levenshtein distance编辑距离算法(附完整源码)
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
08-08 311
Python:实现字符串levenshtein distance编辑距离算法(附完整源码)
Python实现Levenshtein Distance编辑距离算法
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09-11 473
Levenshtein Distance（编辑距离）是其中一种常用的方法，用于计算两个字符串之间的最小编辑操作数，即将一个字符串转换为另一个字符串所需的最少操作次数。通过使用Levenshtein Distance编辑距离算法，我们可以度量两个字符串之间的相似度，并在各种应用中找到许多有用的用途，如拼写检查、自然语言处理和基因组学等。然后，我们使用两个嵌套的循环迭代遍历两个字符串的所有字符。函数，该函数接受两个字符串作为输入，并返回它们之间的Levenshtein Distance。，用于存储编辑距离。
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广告关闭腾讯云11.11云上盛惠 ，精选热门产品助力上云，云服务器首年88元起，买的越多返的越多，最高返5000元！本文搜集了网上比较常用的几种计算levenshtein distance的函数，其中函数(1)为调用数学工具包numpy， 函数(2)和(1)算法类似，都是采用dp,(3)来自wiki(4)是直接调用python的第三方库levenshtein源码和结果如下：import timef...
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def edit_distance(str_1, str_2): # 初始化一个二维数组，用于记录单词转化的最小路径数 len_str1 = len(str_1) len_str2 = len(str_2) # x轴表示目标字符串，y轴表示元字符串, 多加一个元素，是因为需要把0，0点的元素更新为0，方便计算 distance_matrix = [[0 for i in range(len_str2 + 1)] for j in range(len_str1 + 1)
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安装方法：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ python-Levenshtein Github地址：https://github.com/ztane/python-Levenshtein DOC地址：https://rawgit.com/ztane/python-Levenshtein/master/docs/Levenshtein.html 安装了python-Levenshtein之后就可以使用了： 使用方法 import
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