タグ

dpとalgorithmに関するmogwaingのブックマーク (2)

  • Common Subsequence 解説

    問題名:Common Subsequence (PKU) 出典:Southeastern Europe 2003 難易度:☆☆☆ 問題の種類:DP 解法:LCS (Longest Common Subsequence) 解答ソースコード: 1458-deq.cpp アルゴリズムの概略 DPの四天王(?),LCS (Longest Common Subsequence) そのままの問題です。 アジア地区予選など,通常はこれをひねった問題が出てきます。 LCSとは,二つの値の列(この問題では文字列)が与えられて,最長の共通部分列を見つける問題です。 部分列は連続している必要はありませんが,順序は変更してはいけません。 例えば X = "abcfbc", Y = "abfcab" であればLCSは "abfc" や "abcb" になります。 LCSは一般的に複数ありえますが,この問題ではその長

    Common Subsequence 解説
  • 編集距離 (Levenshtein Distance) - naoyaのはてなダイアリー

    昨日 最長共通部分列問題 (LCS) について触れました。ついでなので編集距離のアルゴリズムについても整理してみます。 編集距離 (レーベンシュタイン距離, Levenshtein Distance) は二つの文字列の類似度 (異なり具合) を定量化するための数値です。文字の挿入/削除/置換で一方を他方に変形するための最小手順回数を数えたものが編集距離です。 例えば 伊藤直哉と伊藤直也 … 編集距離 1 伊藤直と伊藤直也 … 編集距離 1 佐藤直哉と伊藤直也 … 編集距離 2 佐藤B作と伊藤直也 … 編集距離 3 という具合です。 編集距離はスペルミスを修正するプログラムや、近似文字列照合 (検索対象の文書から入力文字にある程度近い部分文字列を探し出す全文検索) などで利用されます。 編集距離算出は動的計画法 (Dynamic Programming, DP) で計算することができることが

    編集距離 (Levenshtein Distance) - naoyaのはてなダイアリー
  • 1