最小编辑距离或莱文斯坦距离（Levenshtein），指由字符串A转化为字符串B的最小编辑次数。允许的编辑操作有：删除，插入，替换。具体内容可参见：维基百科—莱文斯坦距离。一般代码实现的方式都是通过动态规划算法，找出从A转化为B的每一步的最小步骤。从Google图片借来的图，
Python代码实现, （其中要注意矩阵的下标从1开始，而字符串的下标从0开始）：
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def normal_leven(str1, str2): len_str1 = len(str1) + 1 len_str2 = len(str2) + 1 #create matrix matrix = [0 for n in range(len_str1 * len_str2)] #init x axis for i in range(len_str1): matrix[i] = i #init y axis for j in range(0, len(matrix), len_str1): if j % len_str1 == 0: matrix[j] = j // len_str1 for i in range(1, len_str1): for j in range(1, len_str2): if str1[i-1] == str2[j-1]: cost = 0 else: cost = 1 matrix[j*len_str1+i] = min(matrix[(j-1)*len_str1+i]+1, matrix[j*len_str1+(i-1)]+1, matrix[(j-1)*len_str1+(i-1)] + cost) return matrix[-1] |
最近看文章看到Python库提供了一个包difflib实现了从对象A转化对象B的步骤，那么计算最小编辑距离的代码也可以这样写了：
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def difflib_leven(str1, str2): leven_cost = 0 s = difflib.SequenceMatcher(None, str1, str2) for tag, i1, i2, j1, j2 in s.get_opcodes(): #print('{:7} a[{}: {}] --> b[{}: {}] {} --> {}'.format(tag, i1, i2, j1, j2, str1[i1: i2], str2[j1: j2])) if tag == 'replace': leven_cost += max(i2-i1, j2-j1) elif tag == 'insert': leven_cost += (j2-j1) elif tag == 'delete': leven_cost += (i2-i1) return leven_cost |
