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动态规划算法求字符串的相似性（编辑距离）-dynamic programming algorithms to find the similarity of the string (edit distance)
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对模式识别中的字符串模板匹配问题进行的研究，设计了对任意字符串进行匹配和字符串相似度，即列文斯顿距离进行计算的算法-right pattern recognition template matching string for the research and design of the arbitrary strings and string matching similarity, Ken Livingstone distance calculation algorithm
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用动态规划算法思想求最小编辑距离，即近似字符串匹配问题,Thinking of using dynamic programming algorithm for the minimum edit distance, that is, approximate string matching problem
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设A和B是2个字符串。要用最少的字符操作将字符串A转换为字符串B。这里所说的字符操作包括：
1. 删除一个字符
2. 插入一个字符
3. 将一个字符改为另一个字符
将字符串A变换为字符串B所用的最少操作数称为A到B的编辑距离，极为d(A,B)。设计一个算法，计算任意两个字符串的编辑距离。
-Set A and B are two strings. Operation will use the least character string A is converted to a
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求字符串编辑距离 动态规划 设给定样本 ，样本P在文本T中的K-近似匹配（K-approximate match）是指P在T中包含最多K个差异的匹配，求K-For the string edit distance to the set of dynamic programming based sample, the sample P in the text T in the K-approximate match (K-approximate match) refers to P in T co
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设A 和B 是2 个字符串。要用最少的字符操作将字符串A 转换为字符串B。这里所说的字符操作包括
(1)删除一个字符；
(2)插入一个字符；
(3)将一个字符改为另一个字符。
将字符串A变换为字符串B 所用的最少字符操作数称为字符串A到B 的编辑距离，记为d(A,B)。试设计一个有效算法，对任给的2 个字符串A和B，计算出它们的编辑距离d(A,B)。-For A and B are two strings. Operation to use at least the ch
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设A和B是两个字符串,要用最少的字符操作将A转换成B.允许的操作包括:1)删除一个字符 2)插入一个字符 3)将一个字符替换为另一个字符.将A转换成B所用的最少的字符操作数称为编辑距离。
设计算法，对任给的字符串A,B,计算他们的编辑距离。
输入：第一行字符串A；第二行字符串B
输出：第一行编辑距离-For A and B are two strings of characters to use at least A conversion operation will be allo
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最大公共子串和字符编辑距离算法的类实现。
函数第一个参数是用来比较的字符串，
第二个参数是被比较的字符串。
lCommonStr第三个参数是前两个字符串的公共子串。-The largest common sub-string and the character edit distance algorithm to achieve the category. Function of the first parameter is used to compare the string, t
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vb.net code to calculate cost of string conversion in edit distance case.
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计算机算法设计与分析（王晓东）：动态规划实现字符串编辑距离-Design and analysis of computer algorithms (Xiaodong): Dynamic Programming string edit distance
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计算机算法设计与分析（王晓东）：动态规划实现取数游戏，数字三角形，字符串编辑距离，最大子串和-Design and analysis of computer algorithms (Wang Xiaodong): Dynamic Programming to take a few games, digital triangle, string edit distance, the largest sub-string and
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验证码识别，字符串相似度算法（编辑距离算法 Levenshtein Distance）-Verification code identification, string similarity algorithm (edit Distance algorithm Levenshtein Distance)
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编辑距离算法的python源码,编辑距离，又称Levenshtein距离（也叫做Edit Distance），是指两个字串之间由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。-Levenshtein Distance Algorithm s python version
The Levenshtein distance between two strings is defined as the minimum number o
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包含证书的解析、ssl通信测试、编辑距离算法求字符串相似度-Contains the certificate parsing, ssl communication test, edit distance algorithm for getting string similarity
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动态规划——编辑距离问题 设A和B是2个字符串。要用最少的字符操作将字符串A转换为字符串B。-Dynamic Programming- edit distance problem Let A and B are two strings. Characters use the least action string A converted to a string B.
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求两个英文字符串的最小编辑距离的C语言源代码，在VC++6.0环境下编译、运行成功。-Seeking two English string edit distance of the C language source code, VC++6.0 environment compiler, running successfully.
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数据结构 C语言 编辑距离 相似度 最长公子串 -C language data structures son longest string edit distance similarity
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基于编辑距离的拼写校正算法，计算最小编辑距离并做出校正。 在txt文本中检索字符串。-Spelling correction based on edit distance algorithm to calculate the minimum edit distance and make the correction. Retrieving string txt text.
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经典的动态规划算法，利用动态规划思想实现字符串编辑距离，二维数组做为动态规划的存储空间，用来换取时间。-String edit distance
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阿里巴巴面试题个人题解。
对于一个数字串，需要通过一定的操作变成另一个数字串，问最小操作次数。
总共有3钟操作：
1.某位数字加一
2.某位数字减一
3.调换任意两位数字(The Alibaba interview questions personal problem.
For a digit string, we need to turn another operation into another string and ask the minimum number of operations
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