我在c ++中实现了Damerau-Levenshtein距离,但它没有为输入提供正确的o / p(pantera,aorta)正确的o / p为4但是我的代码给出了5 .....
int editdist(string s,string t,int n,int m)
{
int d1,d2,d3,cost;
int i,j;
for(i=0;i<=n;i++)
{
for(j=0;j<=m;j++)
{
if(s[i+1]==t[j+1])
cost=0;
else
cost=1;
d1=d[i][j+1]+1;
d2=d[i+1][j]+1;
d3=d[i][j]+cost;
d[i+1][j+1]=minimum(d1,d2,d3);
if(i>0 && j>0 && s[i+1]==t[j] && s[i]==t[j+1] ) //transposition
{
d[i+1][j+1]=min(d[i+1][j+1],d[i-1][j-1]+cost);
}
}
}
return d[n+1][m+1];
}
我没有看到任何错误。有人可以发现代码有问题吗?
答案 0 :(得分:7)
帖子中的算法不计算Damerau-Levenshtein距离。在wikipedia article中,此算法被定义为最佳字符串对齐距离。
可以在另一个SO post中找到DL距离算法的java实现。
要获得正确的OSA距离值,请使用标有-
+
的行
int editdist(string s,string t,int n,int m)
{
int d1,d2,d3,cost;
int i,j;
for(i=0;i<=n;i++)
{
for(j=0;j<=m;j++)
{
- if(s[i+1]==t[j+1])
+ if(s[i+1]==t[j+1])
cost=0;
else
cost=1;
d1=d[i][j+1]+1;
d2=d[i+1][j]+1;
d3=d[i][j]+cost;
d[i+1][j+1]=minimum(d1,d2,d3);
- if(i>0 && j>0 && s[i+1]==t[j] && s[i]==t[j+1] ) //transposition
+ if(i>0 && j>0 && s[i]==t[j-1] && s[i-1]==t[j] ) //transposition
{
d[i+1][j+1]=min(d[i+1][j+1],d[i-1][j-1]+cost);
}
}
}
return d[n+1][m+1];
}
看起来代码是从用编程语言编写的程序中复制的,默认情况下数组索引从1开始。因此,对距离数组d
的元素的所有引用都会递增。但是,对字符串中字符的引用是对基于0的数组的引用,因此不应更新它们。
要计算距离数组必须正确初始化的距离:
for( i = 0; i < n + 1; i++)
d[i][0] = i;
for( j = 1; j < m + 1; j++)
d[0][j] = j;
由于你得到了答案5,你可能已经正确地初始化了距离数组。
由于上述算法不计算DL距离,因此这里是DL算法的C实现的草图(来自SO帖子,带有从维基百科文章中的ActionScript impl。派生的java impl。)。 / p>
#define d(i,j) dd[(i) * (m+2) + (j) ]
#define min(x,y) ((x) < (y) ? (x) : (y))
#define min3(a,b,c) ((a)< (b) ? min((a),(c)) : min((b),(c)))
#define min4(a,b,c,d) ((a)< (b) ? min3((a),(c),(d)) : min3((b),(c),(d)))
int dprint(int* dd, int n,int m){
int i,j;
for (i=0; i < n+2;i++){
for (j=0;j < m+2; j++){
printf("%02d ",d(i,j));
}
printf("\n");
}
printf("\n");
return 0;
}
int dldist2(char *s, char* t, int n, int m) {
int *dd;
int i, j, cost, i1,j1,DB;
int INFINITY = n + m;
int DA[256 * sizeof(int)];
memset(DA, 0, sizeof(DA));
if (!(dd = (int*) malloc((n+2)*(m+2)*sizeof(int)))) {
return -1;
}
d(0,0) = INFINITY;
for(i = 0; i < n+1; i++) {
d(i+1,1) = i ;
d(i+1,0) = INFINITY;
}
for(j = 0; j<m+1; j++) {
d(1,j+1) = j ;
d(0,j+1) = INFINITY;
}
dprint(dd,n,m);
for(i = 1; i< n+1; i++) {
DB = 0;
for(j = 1; j< m+1; j++) {
i1 = DA[t[j-1]];
j1 = DB;
cost = ((s[i-1]==t[j-1])?0:1);
if(cost==0) DB = j;
d(i+1,j+1) =
min4(d(i,j)+cost,
d(i+1,j) + 1,
d(i,j+1)+1,
d(i1,j1) + (i-i1-1) + 1 + (j-j1-1));
}
DA[s[i-1]] = i;
dprint(dd,n,m);
}
cost = d(n+1,m+1);
free(dd);
return cost;
}
答案 1 :(得分:3)
以下是此算法的C ++版本:
int damerau_levenshtein_distance(std::string p_string1, std::string p_string2)
{
int l_string_length1 = p_string1.length();
int l_string_length2 = p_string2.length();
int d[l_string_length1+1][l_string_length2+1];
int i;
int j;
int l_cost;
for (i = 0;i <= l_string_length1;i++)
{
d[i][0] = i;
}
for(j = 0; j<= l_string_length2; j++)
{
d[0][j] = j;
}
for (i = 1;i <= l_string_length1;i++)
{
for(j = 1; j<= l_string_length2; j++)
{
if( p_string1[i-1] == p_string2[j-1] )
{
l_cost = 0;
}
else
{
l_cost = 1;
}
d[i][j] = std::min(
d[i-1][j] + 1, // delete
std::min(d[i][j-1] + 1, // insert
d[i-1][j-1] + l_cost) // substitution
);
if( (i > 1) &&
(j > 1) &&
(p_string1[i-1] == p_string2[j-2]) &&
(p_string1[i-2] == p_string2[j-1])
)
{
d[i][j] = std::min(
d[i][j],
d[i-2][j-2] + l_cost // transposition
);
}
}
}
return d[l_string_length1][l_string_length2];
}
答案 2 :(得分:0)
你的例子pantera,主动脉应该给5,你可以在这里测试https://code.hackerearth.com/0356acE
不仅仅是你的代码没有编译,这里是一个编译版本
using namespace std;
int editdist(string s,string t,int n,int m)
{
int d1,d2,d3,cost;
int i,j;
int d[n + 1][m + 1];
for(i=0;i<=n;i++)
{
for(j=0;j<=m;j++)
{
if(s[i - 1]==t[j - 1])
cost=0;
else
cost=1;
d1=d[i][j+1]+1;
d2=d[i+1][j]+1;
d3=d[i][j]+cost;
d[i+1][j+1]=min(min(d1,d2),d3);
if(i>0 && j>0 && s[i+1]==t[j] && s[i]==t[j+1] ) //transposition
{
d[i+1][j+1]=min(d[i+1][j+1],d[i-1][j-1]+cost);
}
}
}
return d[n+1][m+1];
}
对于那些想要实现维基百科版本的人,[Wikiepadia link] wiki要小心。
for j := 1 to length(b) inclusive do
if a[i] = b[j] then // should be replaced by if a[i - 1] = b[j - 1]
这是我自己的版本c ++
unsigned int lev_dam_dist(std::string s1, std::string s2)
{
size_t size1 = s1.size();
size_t size2 = s2.size();
size_t d[size1 + 1][size2 + 1];
for (int i = 0; i <= size1; i ++)
d[i][0] = i;
for (int i = 0; i <= size2; i ++)
d[0][i] = i;
int cost = 0;
for (int i = 1; i <= size1; i ++)
for (int j = 1; j <= size2; j ++)
{
cost = (s1[i - 1] == s2[j - 1]) ? 0 : 1 ;
if ( (i > 1) && (j > 1) && (s1[i] == s2[j - 1]) && (s1[i - 1] == s2[j]))
{
size_t a = std::min(d[i - 1][j], d[i][j - 1] + 1);
size_t b = std::min(d[i][j] + cost, d[i - 2][j - 2]);
d[i][j] = std::min(a, b);
}
else
{
d[i][j] = std::min(std::min(d[i][j -1] + 1, d[i - 1][j] + 1), d[i - 1][j - 1] + cost);
}
}
return d[size1][size2];
}