莱文斯坦(Levenshtein)距离 莱文斯坦距离可以解决字符串相似度的问题。...在莱文斯坦距离中，对每一个字符都有三种操作:删除、添加、替换 例如有s1和s2两个字符串，a和b是与之对应的保存s1和s2全部字符的数组，i/j是数组下标。...莱文斯坦距离的含义，是求将a变成b(或者将b变成a)，所需要做的最小次数的变换。...举个例子，字符串"kitten" 与“sitting” 的莱文斯坦距离是3，因为将kitten变为sitting，最少需要三次变换： 第一步 kitten -> sitten （字符k变成s） sitten...-> sittin （字符e变成i） sittin -> sitting （ 在末尾插入字符g） python实现 莱文斯坦距离的python模块在https://github.com/ztane
字符串的扩展 字符的unicode表示法字符串的遍历器接口直接输入U 2028和U 2029json.stringify()的改造模板字符串 模板编译标签模板模板字符串的限制 字符串的unicode表示法...：es6加强对unicode的支持，允许采用uxxxx形式表示一个字符 "\u0061" // "a" 这种表示法只限于码点在u0000~uFFFF之间的字符 "\uD842\uDFB7" // "?"...true '\172' === 'z' // true '\x7A' === 'z' // true '\u007A' === 'z' // true '\u{7A}' === 'z' // true 字符串的遍历器接口...`); // 普通字符串 `In JavaScript '\n' is a line-feed.` // 多行字符串 `In JavaScript this is not legal.` console.log...tag`Hello ${ a b } world ${ a * b}`; // "Hello " // " world " // "" // 15 // 50 // "OK" 模板字符串默认会将字符串转义
在搞验证码识别的时候需要比较字符代码的相似度用到“编辑距离算法”，关于原理和C#实现做个记录。...计算相似度公式：1-它们的距离/两个字符串长度的最大值。 为了直观表现，我将两个字符串分别写到行和列中，实际计算中不需要。...要实现此算法，首先需要明确“字符串近似”的概念。 计算字符串相似度通常使用的是动态规划(DP)算法。 常用的算法是 Levenshtein Distance。...用这个算法可以直接计算出两个字符串的“编辑距离”。所谓编辑距离，是指一个字符串，每次只能通过插入一个字符、删除一个字符或者修改一个字符的方法，变成另外一个字符串的最少操作次数。...一个一个涂画之后，偶然发现另一种字符串相关的算法完全可以适用。那就是 Longest common subsequence（LCS，最长公共字串）。为什么这个算法可以用来计算两个字符串的相关度？
字符串的扩展 字符串的扩展.png 字符的 Unicode 表示法 JavaScript 允许采用\uxxxx形式表示一个字符，其中xxxx表示字符的 Unicode 码点 ES6 对这一点做出了改进...，使得字符串可以被for...of循环遍历 这个遍历器最大的优点是可以识别大于0xFFFF的码点，传统的for循环无法识别这样的码点 at() ES5 对字符串对象提供charAt方法，返回字符串给定位置的字符...padStart()用于头部补全，padEnd()用于尾部补全 padStart和padEnd一共接受两个参数，第一个参数用来指定字符串的最小长度，第二个参数是用来补全的字符串 如果原字符串的长度，等于或大于指定的最小长度...，则返回原字符串 如果用来补全的字符串与原字符串，两者的长度之和超过了指定的最小长度，则会截去超出位数的补全字符串 如果省略第二个参数，默认使用空格补全长度 matchAll() matchAll方法返回一个正则表达式在当前字符串的所有匹配...，返回一个斜杠都被转义（即斜杠前面再加一个斜杠）的字符串，对应于替换变量后的模板字符串 模板字符串的限制 模板字符串默认会将字符串转义，导致无法嵌入其他语言
最近我发的N篇文章都会是动态规划相关的题目 ? ，因为在刷leetcode的动态规划专题。动态规划虽然定义很简单，但是对于复杂的动态规划题目，很多时候还是很棘手的。...比如从空字符串""到字符串"hello"，需要多少步呢？显然需要5步，因为一直加字符就好了。 那么从字符串"hello"到空字符串""，需要多少步呢？...我们定义状态dp(i,j)为：字符串s1(0,i)变成字符串s2(0,j)所需要的步数。...那么必有状态转移方程： dp(i,j) = min(插入，删除，替换，相等) 假设s1(0,i) 是字符串str1c，s2(0,j)是字符串str2d 删除：dp(...y : x; } /* dp(i, j) 定义：字符串s1 0到i 与 字符串s2 0到j 之间的距离 也就是：s1(0, i) s2(0, j)之间的距离 */ int minDistance(char
编辑距离是指利用字符操作，把字符串A转换成字符串B所需要的最少操作数。...一般来说，两个字符串的编辑距离越小，则它们越相似。如果两个字符串相等，则它们的编辑距离（为了方便，本文后续出现的“距离”，如果没有特别说明，则默认为“编辑距离”）为0（不需要任何操作）。...形式化定义 问题描述 给定两个字符串A和B，求字符串A至少经过多少步字符操作变成字符串B。 问题解决 当其中某个字符串长度为0的时候,编辑距离就是另一个字符串的长度....NLP基本的度量文本相似度的算法，可以作为文本相似任务的重要特征之一，其可应用于诸如拼写检查、论文查重、基因序列分析等多个方面。...但是其缺点也很明显，算法基于文本自身的结构去计算，并没有办法获取到语义层面的信息。 由于需要利用矩阵，故空间复杂度为O(MN)。这个在两个字符串都比较短小的情况下，能获得不错的性能。
K近邻算法 度量距离 欧氏距离(Euclidean distance) 欧几里得度量(euclidean metric)(也称欧氏距离)是一个通常采用的距离定义，指在 m 维空间中两个点之间的真实距离，...在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。...p 取1或2时的闵氏距离是最为常用的， p= 2 即为欧氏距离，而 p =1 时则为曼哈顿距离。 当 p 取无穷时的极限情况下，可以得到切比雪夫距离。...对两个字符串进行异或运算，并统计结果为1的个数，那么这个数就是汉明距离。...}y_{2}}{\sqrt{x_{1}^{2} + y_{1}^{2}} \times \sqrt{x_{2}^{2} + y_{2}^{2}}} 如果向量 a 和 b 不是二维而是 n 维，上述余弦的计算法仍然正确
于是就大概写了一下这篇文章，大致涵盖了我所知的全部字符串相似度比较的方法，大致包括： 汉明距离 最长公共子串 编辑距离 jaccard距离 bleu & rouge & …… …… 下面，我们来一个个考察一些这些内容...汉明距离 汉明距离（Hamming Distance）算是计算文本相似度的最简单的方式，他考察的是等长的字符串之间的距离，其具体定义就是两字符串之间不相同字符的个数。...而编辑距离（edit distance）则对这一点进行了优化，他的定义是： 将字符串（s1）通过下述三种变换方式转换为另一个字符串（s2）所需要的最少操作次数： 插入 删除 替换 他的算法实现和最长公共子串的算法实现有一定的雷同...4. jaccard距离 在大多数情况下，编辑距离事实上足够用于比较字符串之间的相似度了，但是，编辑距离还是存在一定的缺陷的，一个典型的例子就是它依赖于顺序，这就导致一些语义相同但是顺序不同的文本就会遭到误判...，那么bleu、rouge等指标也可以用于评估两个字符串之间的距离。
对第一种定义，我们的目标是计算出 dp(word1.length-1)，其中 dp(-1) 即 word1 从空字符串转换为 word2 需要的编剧距离显然是 word2.length，即把 word2...这种想法的根本问题是，将 word1 到 word2 转换时，要么一次从空字符串转换为完整的 word2，要么从完整的 word1 转换为空字符串，这背后无法体现一个一个字符的考虑，所以必须用两个变量，...让我们再审视一下 dp(i,j) 的含义：除了返回最短编辑距离外，正因为我们知道了最短编辑距离，所以无论操作步骤、过程如何，都可以假设我们只要做了若干步操作，下标分别截止到 i、j 的 word1、word2...，我们的目的就是让两边字符串相同，所以 word1[i] 这个多出来的字符串需要毫不留情的删除，删除需要一步，因此 dp(i,j) = dp(i-1,j) + 1，该步是删除。...讨论地址是：精读《算法 - 编辑距离》· Issue #501 · dt-fe/weekly 如果你想参与讨论，请 点击这里，每周都有新的主题，周末或周一发布。前端精读 - 帮你筛选靠谱的内容。
什么是“编辑距离” ？ “编辑距离”又称 Leveinshtein 距离，是由俄罗斯科学家 Vladimir Levenshtein 在 1965 年提出。...“编辑距离”是计算两个文本相似度的算法之一，字符串 X 和字符串 Y 的编辑距离是将 X 转换成 Y 的最小操作次数，这里的操作包括三种： 插入一个字符 删除一个字符 替换一个字符 例如： kitten...和 sitting 的编辑距离是3。...当然还是传说中的 ... 线性规划 ? 图文无关 递推公式如下 ? ? 3. 程序代码 ？ ? 4. 特性分析 时间复杂度：O(m*n) ?
/summary> public static class StringExtentions { /// /// 转换为MD5加密后的字符串... /// 加密后的字符串 public static string Base64Encode(this string... /// 解密采用的编码方式，注意和加密时采用的方式一致 /// 解密后的字符串...public static string RSASign(string str, string privateKey) { //根据需要加签时的哈希算法转化成对应的...算法，需要和上边你计算的hash值的算法一致，不然会报错。
一、题目 1、算法题目 “给定两个单词，计算出单词1转换为单词2所最少操作数。” 题目链接： 来源：力扣（LeetCode） 链接：72....编辑距离 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com) 2、题目描述 给你两个单词 word1 和 word2，请你计算出将 word1 转换成 word2 所使用的最少操作数 。...题目是序列的处理问题，一般带有“最少”“最多”“最大”“子序列”等可以一步步解决的字符串或数组问题，可以考虑用DP，2个序列的比较，用dp[i,j]二维数组； 2.再想DP数组的含义是什么，一般就是按问题描述...，比如本题dp[i,i]就是将长度为i的word1 转换成长度为j的word2 所使用的最少操作数； 3.既然使用了dp[i,j]，就要想这种状态是怎么得来的，即状态转移方程，就要分情况了，一般是先比较两个序列的最后...1]、dp[i,j-1]的含义即可。
Python 字符串扩展，按照字符串处理效果整理 一、修改字符串字符： --------------------------------------------------- 1）str.capitalize...() 返回字符串的副本，其中第一个字符大写，其余小写。 ...([chars]) 删除字符串前和后，以 chars 字符串的任意组合，并返回副本，默认删除前后空格。 ...，所有出现的子字符串old由new替换。...，出现所有字符在可选参数中去除deletechars，并且剩余的字符通过给定映射 翻译表，它必须是长度为256或无的字符串。
本文链接：https://blog.csdn.net/tkokof1/article/details/100709721 字符串编辑距离的简单实现 字符串编辑距离应该是动态规划中的代表问题了:...给定两个字符串 aaa 与 bbb,求解将 aaa 编辑至 bbb 的操作步数(距离),编辑包含以下两种操作: 删除某一字符 增加某一字符 (这里我们不允许变更某一字符,注意一下) 求解方法则是根据子问题的结果..."递推"出原问题的结果: 设字符串 aaa 的长度为 mmm, 字符串 bbb 的长度为 nnn, 我们定义问题 C(i,j)C(i, j)C(i,j) C(i,j)C(i, j)C(i,j) : aaa...的(前缀)子串(长度为 iii) 与 bbb 的(前缀)子串(长度为 jjj) 的字符串编辑距离....,我们也可以用递归形式(来编写代码),只是递归会引起不少的重复计算,所以(工程)实现上,我们需要使用缓存来记录计算过的子问题结果(迭代版本也使用了缓存,作用上和递归版本其实也是一致的,记录的也是子问题的结果
gcd算法： 通过辗转相除求最大公约数 #include int gcd(int a,int b){ return a%b==0?...b:gcd(b,a%b); } int main(){ printf("%d",gcd(15,18)); return 0; } 扩展gcd算法： 对于不完全为 0 的非负整数 a，b，...若gcd(a,b)表示 a，b 的最大公约数，必然存在整数对x，y ，使得 ax+by = gcd(a,b)。...,a%b)，所以 ax1+by1 =bx2+a%by2 =bx2+(a-a/b*b)y2 =ay2+(x2-a/b*y2)b 所以x1=y2,y1=x2-a/b*y2 且if(b==0)不定方程 的一组解为...x=1,y=0 因此扩展gcd代码为： #include #define ll long long ll exgcd(ll a,ll b,ll &x,ll &y) { if(b
# 最大最小距离算法的Python实现 # 数据集形式data=[[],[],...,[]] # 聚类结果形式result=[[[],[],...],[[],[],...],...] # 其中[]为一个模式样本...将Z2加入到聚类中心集中 zs.append(data[index]) # 计算阈值T T = t * distance return T # 计算两个模式样本之间的欧式距离
原理推导 令空间中点A与点B组成向量 \overrightarrow{AB} ，向量外有一点P，那么我们要求的就是P与直线 \overrightarrow{AB} 的距离d。...根据平行四边形公式，很显然我们要求的d就是这个平行四边形的高，也就是： \[d = \frac{|\overrightarrow{AB} \times \overrightarrow{AP}|} {|\...具体实现 直到了原理，具体的实现就很简单了，只要套公式就可以了。...其中^是个自己重载实现的求叉乘的操作： double CalDistancePointAndLine(Vec3d &point, Vec3d &lineBegin, Vec3d &lineEnd) {...参考 空间向量如何求点到直线距离？ 立体几何：如何用空间向量方法求点到直线的距离？ 向量运算（叉乘几何意义）
最近开发小程序，对应ES6是一个很好的应用机会。现在整理下ES6中字符串类型的一些实用扩展，供大家参考。...目前主要是参考阮一峰老师的ECMAScript 6 入门 字符串的遍历接口 ES6为字符串添加了遍历接口，使得字符串可以被for..of遍历。...endsWith(): 返回布尔值，表示参数字符串是否在原字符串的尾部。...'Clearlove'.padStart(5, '12'); // 'Clearlove' 如果用来补全的字符串与原字符串，两者的长度之和超过了指定的最小长度，则会截去超出位数的补全字符串。...String.raw() String.raw()方法，当作模板字符串的处理函数，返回已替换变量或执行函数后的字符串。若模板字符串中存在一个斜杠，则会被转义成两个斜杠。若本身为两个斜杠，则不做处理。
动态规划的算法题往往都是各大公司笔试题的常客。...在不少算法类的微信公众号中，关于“动态规划”的文章屡见不鲜，都在试图用最浅显易懂的文字来描述讲解动态规划，甚至有的用漫画来解释，认真读每一篇公众号推送的文章实际上都能读得懂，都能对动态规划有一个大概了解...编辑距离（Edit Distance），在本文指的是Levenshtein距离，也就是字符串S1通过插入、修改、删除三种操作最少能变换成字符串S2的次数。...例如：S1 = abc，S2 = abf，编辑距离d = 1（只需将c修改为f）。在本文中将利用动态规划的算法思想对字符串的编辑距离求解。 ...下面是Java、Python分别对字符串编辑距离的动态规划求解。
扩展欧几里得算法 用途 当我们已知a,b 扩展欧几里得算法可以求出满足 解集 表示a,b的最大公约数 前导知识 推导过程 其实扩展欧几里得的推导过程挺自然的...这样不断的递归下去 当b=0时 x=1,y=0 代码 注意： 我们在求 的时候需要用到上一层的x 但此时上一层x已经被赋值成了y...return a; } int r=exgcd(b,a%b,x,y),tmp; tmp=x,x=y,y=tmp-a/b*y; return r; } 应用 1 扩展欧几里得最重要的应用就是求形如...首先，这个方程能够能力的条件是 ，这个应该比较显然 根据前面将的扩展欧几里得算法 我们可以先求出 的解 然后方程两边同时除以 就得到 的解 再在方程两边同乘c 就得到了方程...2 若 的一组解，则该方程的任一一解可以表示为 证明: 例题 洛谷P1516 青蛙的约会 根据题目要求列出等式，化简即可 题解
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