【问题标题】:Understanding edit distance by recursion通过递归了解编辑距离
【发布时间】:2016-12-13 23:05:44
【问题描述】:

我正在阅读 Skiena 的《算法设计手册》一书中的“8.2.1 通过recusion 编辑距离”部分。在本节中,我无法理解以下两点。

  • D[i,j-1]+1。这意味着文本中有一个额外的字符需要考虑,因此我们不推进模式指针并支付插入成本。
  • D[i-1,j]+1。这意味着模式中有一个额外的字符要删除,因此我们不推进文本指针并支付删除成本。

以上两点提到了计算插入和删除距离。我无法理解这个逻辑是如何工作的。似乎对于每一对都假设需要插入和删除。我对吗?为什么每次插入和删除都要加 1?请解释一下这个逻辑是如何工作的。

下面是算法



    //we will pass two strings and lengths of those strings
    int string_compare(char *s, char *t, int i, int j)
    {
      int k; /* counter */
      int opt[3]; /* cost of the three options */
      int lowest_cost; /* lowest cost */
      if (i == 0) return(j * indel(’ ’));
      if (j == 0) return(i * indel(’ ’));

      opt[MATCH] = string_compare(s,t,i-1,j-1) + match(s[i],t[j]);

    // *** I could not able to understand below two lines.   ***
      opt[INSERT] = string_compare(s,t,i,j-1) + indel(t[j]); 
      opt[DELETE] = string_compare(s,t,i-1,j) + indel(s[i]);


      return( min(opt[Match],opt[INSERT],opt[DELETE])); //min function will return min of all three values
    }

    int match(char c, char d)
    {
        if (c == d) return(0);
        else return(MAXLEN);
    }
    int indel(char c)
    {
        return(1);
    }

请举例说明。

这不是一个重复的问题。我做了研究,但我找不到任何东西。

【问题讨论】:

标签: algorithm


【解决方案1】:

这个算法花了我一段时间才真正理解了我的想法。请注意,我面前没有那本教科书,但我会尽力帮助我知道的。

说明

假设我们正在评估 string1 和 string2。我也将详细介绍一下 MATCH。

您的陈述,“似乎对于每一对都假设需要插入和删除” 只需要稍微澄清一下。该算法不一定假设需要插入和删除,它只是检查所有可能性。在检查递归插入/删除/匹配调用的结果后,它返回所有 3 个中的最小值——将 string1 更改为 string2 的 3 种可能方法中的最佳选择。

“为什么每次插入和删除都加 1?” - 您为字符串的每次更改加 1。因此,需要更改的每个递归级别都意味着将编辑距离“加 1”。但是,如果字母相同,则不需要更改,并且您添加 0。这在 match.* 中显示,每个递归调用代表对字符串的一次更改。

一个愚蠢的例子

如果您查看本文底部的参考资料,您会发现一些关于算法工作原理的措辞恰当、深思熟虑的解释。有时这不是你需要的。这有点奇怪,但如果我可以拟人化代码,我偶尔会发现它很有帮助。考虑到这一点,我希望这会有所帮助。

让我们举个例子,string_compare("he", "her", 2, 3)。我们分别从每个字符串的第二个和第三个位置(末端)开始。以下是函数第一次发出递归调用时“所说”的一些声音表达:

  • 匹配 - 我会处理“e”和“r”。我会加 1,因为它们是不同的,你只需要得到 'h' 和 'he' 的结果。
  • INSERT - 让我们看看如果我们将一个字符插入到 string1 中需要多少更改。我们当然会插入一个匹配的字符,所以我们真的可以跳过 string2 中的 'r'。你评估“他”和“他”,我会给你加1。
  • DELETE - 如果我们跳过 string1 中的 'e',让我们看看有多少更改是必要的。这是一个变化,所以当你比较“h”和“她”时,我会在你得到的任何东西上加 1。

有这么多分支(这是指数时间复杂度),很难画出每个场景。但是,您可以看到 INSERT 对话框正在比较“he”和“he”。在接下来的递归中,将测试每一种可能性。但是,MATCH 始终是最优的,因为每个字符都匹配并加 0。

每个递归调用都贯穿该对话。比较当前字符并recur,在string1中插入一个字符并recur,从string1中删除一个字符并recur。在每个递归级别中,这 3 个中的最小值是变化最少的路径。这将使堆栈为您提供答案。

我知道这是一个奇怪的解释,但我希望它有所帮助。

除了已经提供的可能重复之外,还有一个关于这个算法的非常可靠的文章(带代码)here

*话虽如此,老实说,我不确定您的match 函数为什么返回MAXLEN。我希望它返回 1,如 possible duplicate link from the comments 所示。

【讨论】:

  • 在 Skienna 的文本中,他继续描述了当不允许替换时,最长公共子序列问题也可以通过该算法来解决。他通过调整match 以在字符不匹配时返回一个昂贵的值MAXLEN 来实现这一点(我猜OP 可能查看了match 的错误定义)。因为 Skienna 在他最初呈现 string_compare 函数时没有定义这些帮助器(也没有表明它们的定义被延迟),所以它在 IMO 文本中显得有些笨拙。
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