Python實(shí)現(xiàn)字符串相似度比較
在日常的開發(fā)中，我們可能需要對(duì)不同的字符串進(jìn)行比較，以判斷它們之間的相似程度。例如，在搜索引擎、拼寫檢查和數(shù)據(jù)清洗等任務(wù)中，字符串相似度比較是一項(xiàng)非常重要的技術(shù)。本文將介紹如何使用Python實(shí)現(xiàn)字符串相似度比較。
- 概述
字符串相似度比較可以分為兩個(gè)方面：相似度度量和相似度匹配。
對(duì)于相似度度量，常用的算法有編輯距離算法、Jaro-Winkler算法和Levenshtein算法等。
對(duì)于相似度匹配，通常采用模式匹配算法，如基于N-gram的算法、BM算法和KMP算法。
- 相似度度量
2.1 編輯距離算法
編輯距離是衡量?jī)蓚€(gè)字符串之間相似度的一種指標(biāo)，它表示將一個(gè)字符串轉(zhuǎn)換成另一個(gè)字符串所需的最少編輯操作數(shù)。編輯操作包括插入、刪除和替換。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-464287.html
以下是編輯距離算法的Python代碼實(shí)現(xiàn)：文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-464287.html
def edit_distance(str1, str2):
n, m = len(str1), len(str2)
if n > m:
str1, str2 = str2, str1
n, m = m, n
current = range(n + 1)
for i in range(1, m + 1):
previous, current = current, [i] + [0] * n
for j in range(1, n + 1):
add, delete = previous[j] + 1, current[j - 1] + 1
change = previous[j - 1]
if str1[j到了這里，關(guān)于Python實(shí)現(xiàn)字符串相似度比較的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
