levenshtein演算法

Ⅰ 如何把Java語言轉化為c語言package code;

這 C 和 JAVA的語法較相似 ，，，，，，，字元串，就是char[]，，，，，不難處理 了。。。。。

Ⅱ 系統清理軟體iTrash 4 for Mac破解版 有沒有人下過

iTrash是一個實用卸載程序，它使用稱為「Levenshtein距離演算法」的特殊搜索演算法來查找所有相關文件並將其刪除。我可以給你一份希望可以幫助你。
安裝教程
1、請斷網注冊軟體！！
2、下載軟體完成後,打開iTrash 4 for Mac破解版鏡像包（鏡像包下載地址：http://mac.orsoon.com/Mac/166025.html），拖動【iTrash】到應用程序安裝.
3、打開iTrash軟體，跳出注冊頁面，
4、打開iTrash軟體，跳出注冊頁面，
5、打開iTrash破解版鏡像包中的iTrash注冊機
6、在iTrash注冊機中選擇正確的軟體版本號iTrash v4,然後點擊【generate】生成iTrash注冊碼
7、把iTrash注冊碼輸入到軟體中，輸入注冊名字為orsoon,然後點擊regoster即可成功注冊！！

Ⅲ 編輯距離的演算法

比如要計算cafe和coffee的編輯距離。cafe→caffe→coffe→coffee
先創建一個6×8的表（cafe長度為4，coffee長度為6，各加2）
（1）： coffeecafe表1接著，在如下位置填入數字（表2）： coffee0123456c1a2f3e4表2從3,3格開始，開始計算。取以下三個值的最小值： 如果最上方的字元等於最左方的字元，則為左上方的數字。否則為左上方的數字+1。（對於3,3來說為0） 左方數字+1（對於3,3格來說為2） 上方數字+1（對於3,3格來說為2） 因此為格3,3為0（表3） coffee0123456c10a2f3e4表3循環操作，推出下表 取右下角，得編輯距離為3 動態規劃經常被用來作為這個問題的解決手段之一。
整數 Levenshtein距離(字元串 str1[1..m], 字元串 str2[1..n])
//聲明變數， d[i , j]用於記錄str1[1...i]與str2[1..j]的Levenshtein距離
int d[0..m, 0..n]
//初始化
for i from 0 to m
d[i, 0] := i
for j from 0 to n
d[0, j] := j
//用動態規劃方法計算Levenshtein距離
for i from 1 to m
for j from 1 to n
{
//計算替換操作的代價，如果兩個字元相同，則替換操作代價為0，否則為1
if str1[i]== str2[j] then cost := 0
else cost := 1
//d[i,j]的Levenshtein距離，可以有
d[i, j] := minimum(
d[i-1, j] + 1, //在str1上i位置刪除字元（或者在str2上j-1位置插入字元）
d[i, j-1] + 1, //在str1上i-1位置插入字元（或者在str2上j位置刪除字元）
d[i-1, j-1] + cost // 替換操作
)
}
//返回d[m, n]
return d[m, n]
wikisource上有不同的編程語言的版本。

Ⅳ 誰幫我把這道計算機英語試題翻譯成中文

請寫一個Windows表單（就是帶有若干控制項的窗口）程序，根據Levenshtein距離（編輯距離），計算出兩個文件的差異。

計算Levenshtein距離通常採用的自底向上動態編程演算法，需要用到一個(n + 1) × (m + 1) 的矩陣，n和m分別是兩個字元串的長度。這里有一個函數LevenshteinDistance的偽代碼，傳入參數是：字元串s及其長度m、字元串t及其長度n。該函數計算兩者的Levenshtein距離。

以下是得到的矩陣的兩個示例，高亮突出部分是需要經過的最少步驟。

這個演算法中，有一點自始至終保持不變：我們最少只需d[i,j]步操作即可以把（任意）初始的字元段s[1..i] 變換為t[1..j]。當演算法執行結束後，數組右下方的元素就是最終結果。

Ⅳ php中levenshtein可以用來計算中文嗎

echo levenshtein("大連","大連大");
echo "<br />";
echo levenshtein("大連","e大連",10,20,30);

可以的

Ⅵ 除Levenshtein距離演算法外，是否還有更好的比較字元相似度的演算法

linux環境下，沒有首先安裝python_Levenshtein，用法如下：重點介紹幾個該包中的幾個計算字串相似度的幾個函數實現。1.Levenshtein.hamming(str1,str2)計算漢明距離。要求str1和str2必須長度一致。是描述兩個等長字串之間對應位置上不同字

Ⅶ levenshtein — 計算兩個字元串之間的編輯距離

總結後的知識希望能幫到你！
函數名：levenshtein
(PHP 4 >= 4.0.1, PHP 5, PHP 7, PHP 8)
levenshtein — 計算兩個字元串之間的編輯距離
說明
levenshtein ( string $str1 , string $str2 ) : int
levenshtein ( string $str1 , string $str2 , int $cost_ins , int $cost_rep , int $cost_del ) : int
編輯距離，是指兩個字串之間，通過替換、插入、刪除等操作將字元串str1轉換成str2所需要操作的最少字元數量。 該演算法的復雜度是 O(m*n)，其中 n 和 m 分別是str1 和str2的長度 （當和演算法復雜度為O(max(n,m)**3)的similar_text()相比時，此函數還是相當不錯的，盡管仍然很耗時。）。
在最簡單的形式中，該函數只以兩個字元串作為參數，並計算通過插入、替換和刪除等操作將str1轉換成str2所需要的操作次數。
第二種變體將採用三個額外的參數來定義插入、替換和刪除操作的次數。此變體比第一種更加通用和適應，但效率不高。
參數
str1
求編輯距離中的其中一個字元串
str2
求編輯距離中的另一個字元串
cost_ins
定義插入次數
cost_rep
定義替換次數
cost_del
定義刪除次數
返回值
此函數返回兩個字元串參數之間的編輯距離，如果其中一個字元串參數長度大於限制的255個字元時，返回-1。

Ⅷ odds ratio怎麼用python計算

進入python-Levenshtein源碼目錄下有setup.py，安裝用pythonsetup.pyinstall使用python-Levenshtein模塊importLevenshtein演算法說明1).Levenshtein.hamming(str1,str2)計算漢明距離。要求str1和str2必須長度一致。是描述兩個等長字串之間對應位置上不同字元的個數。2).Levenshtein.distance(str1,str2)計算編輯距離（也稱為Levenshtein距離）。是描述由一個字串轉化成另一個字串最少的操作次數，在其中的操作包括插入、刪除、替換。演算法實現參考動態規劃整理。3).Levenshtein.ratio(str1,str2)計算萊文斯坦比。計算公式r=(sum-ldist)/sum,其中sum是指str1和str2字串的長度總和，ldist是類編輯距離注意：這里的類編輯距離不是2中所說的編輯距離，2中三種操作中每個操作+1，而在此處，刪除、插入依然+1，但是替換+2這樣設計的目的：ratio('a','c')，sum=2,按2中計算為（2-1）/2=0.5,』a','c'沒有重合，顯然不合算，但是替換操作+2，就可以解決這個問題。4).Levenshtein.jaro(s1,s2)

Ⅸ 一道面試題，關於編輯距離和動態規劃

題目要干什麼沒有說

Ⅹ 請問哪位大師可以幫我把levenshtein演算法譯成vb語言

其實沒必要把levenshtein演算法轉VB 覺得笨蛋才會轉
lenvenshtein應該是C語言寫吧！把它封裝成DLL 通過API的方法調用就行
怎麼封裝成DLL我還沒學會 應該很簡單的 網上應該有教程
我是VB轉C的 levenshtein應該是一個矩陣運算好像沒什麼難度
現在開始學C了 哈哈