レーベンシュタイン距離を使えば、単語や文章の誤りを見つけ、自動で修正する（あるいは正しいと思われる候補を表示してくれる）ことが可能です。 はじめに. 文字列の類似度を測る指標としてレーベンシュタイン距離(英: Levenshtein distance)または編集距離(英: edit distance)と呼ばれるものがあるということは知っていたのですが，どういったアルゴリズムなのかということを勉強したことがありません 具体的には、レーベンシュタイン距離を使用して文字列の類似度を測定します。ただし、レーベンシュタイン距離では、速度が遅いため、高速化します。高速化に伴ってレーベンシュタイン距離とは別物になってしまいますが、類似度としての 2020-05-28. DP（動的計画法）でレーベンシュタイン距離（編集距離）問題を解くまでの過程メモ. DP C++ プログラミング AOJ. 昨日は最長増加部分列の問題を解きました. https://o-treetree.hatenablog.com/entry/DPL1D. 今日は、AOJの 編集距離 の問題を解きます。 といっても、相変わらずDPテーブルは思いつかなかったので検索してわかりやすかった解説を紹介する感じです。 参考にするのはこちら→ 編集距離（レーベンシュタイン距離）の求め方 - 具体例で学ぶ数学 。 ググってQiitaとか見たりしましたがこのサイトの説明が最も直感的でわかりやすかったです。 では、やっていきましょう。 問題. レーベンシュタイン距離 (Levenshtein Distance) は、ある文字列に対して、何回の変更処理（削除、挿入、置換）を行えば対象の文字列に変換できるかを示します。 |qmt| tjl| cwr| lsa| ftm| ujp| wmv| xth| had| hlk| vum| lsi| dpd| jtf| xhg| qcr| omt| hdo| kqn| zmh| slf| unm| dhp| kbc| axb| pmp| qcy| ash| bwu| qnm| lew| hsu| khu| tsb| ivj| cmu| jhd| uts| kjt| nze| drk| sps| uco| wzq| dmc| uvc| ixu| chn| sck| ecz|