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编辑距离

Coddy 动态规划入门 课程的第 9 课,共 15 课。

编辑距离,也称为 Levenshtein 距离,是一种用于衡量两个字符串之间差异的度量。具体来说,它是将一个字符串转换为另一个字符串所需的最少操作次数。

可能的操作包括:

  • 插入:在其中一个字符串中插入一个字符
  • 删除:从其中一个字符串中删除一个字符
  • 替换:将其中一个字符串中的一个字符替换为另一个字符

编辑距离广泛应用于自然语言处理、计算机视觉和生物信息学等领域。

可以使用动态规划高效地计算两个字符串之间的编辑距离。

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挑战

中等

编写一个 Python 函数 edit_distance,接收两个字符串并返回它们之间的编辑距离。

例如:

  • edit_distance("kitten", "sitting") 应返回 3
  • edit_distance("intention", "execution") 应返回 5

亲手试试

def edit_distance(str1, str2):
    # 在这里编写代码

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