经典算法的Python实现（5）

写在前面的话：

学习米铺高级架构师的博文中算法的内容，试着将里面的例子用Python加以实现，尚属练习，不足之处请指正。

文章参考地址：经典算法专题

第五题 字符串相似度

问题描述

概念介绍：字符串相似度

解题思路

跟“最长公共子序列”一样，我们采用一个二维数组来保存字符串X和Y当前的位置的最小编辑距离。

现有两个序列X=x1,x2,x3，...xiX={x_1,x_2,x_3，...x_i}，Y=y1,y2,y3，....，yiY={y_1,y_2,y_3，....，y_i}，

设一个C[i,j]C[i,j]: 保存XiX_i与YjY_j的当前最小的LD。

①： 当Xi=Yi X_i = Y_i 时，则C[i,j]=C[i−1,j−1]C[i,j]=C[i-1,j-1]；

②：当 Xi!=YiX_i != Y_i 时， 则C[i,j]=Min{C[i−1,j−1],C[i−1,j],C[i,j−1]}C[i,j]=Min\{C[i-1,j-1],C[i-1,j],C[i,j-1]\}；

最终我们的C[i,j]C[i,j]一直保存着最小的LD。

代码实现