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  • 字符串相符度 编辑距离

    编辑距离:

    1、定义-->两个字符串,其中一个相对于另一个经过增删改操作的最少编辑次数

    2、算法过程-->

    1. str1或str2的长度为0返回另一个字符串的长度。 if(str1.length==0) return str2.length; if(str2.length==0) return str1.length;
    2. 初始化(n+1)*(m+1)的矩阵d,并让第一行和列的值从0开始增长。
    3. 扫描两字符串(n*m级的),如果:str1[i] == str2[j],用temp记录它,为0。否则temp记为1。然后在矩阵d[i,j]赋于d[i-1,j]+1 、d[i,j-1]+1、d[i-1,j-1]+temp三者的最小值。
    4. 扫描完后,返回矩阵的最后一个值d[n][m]即是它们的距离。

    3、举例-->以“ivan1”和“ivan2“两字符串为例  

      1、第一行和第一列的值从0开始增长

        i v a n 1
      0 1 2 3 4 5
    i 1          
    v 2          
    a 3          
    n 4          
    2 5          
     

      2、i列值的产生 Matrix[i - 1, j] + 1 ; Matrix[i, j - 1] + 1   ;    Matrix[i - 1, j - 1] + t

        i v a n 1
      0+t=0 1+1=2 2 3 4 5
    i 1+1=2 取三者最小值=0        
    v 2 依次类推:1        
    a 3 2        
    n 4 3        
    2 5 4        

      3、V列值的产生

        i v a n 1
      0 1 2      
    i 1 0 1      
    v 2 1 0      
    a 3 2 1      
    n 4 3 2      
    2 5 4 3      

      依次类推直到矩阵全部生成

        i v a n 1
      0 1 2 3 4 5
    i 1 0 1 2 3 4
    v 2 1 0 1 2 3
    a 3 2 1 0 1 2
    n 4 3 2 1 0 1
    2 5 4 3 2 1 1

    4、相似度-->

      1-matrix[m-1,n-1]/max(m-1,n-1)

    5、代码实现-->

      python--->

    def minEditDist(sm, sn):
        m, n=(len(sm)+1, len(sn)+1)
    
        minEdit = [[0]*n for i in range(m)]
    
        minEdit[0][0] = 0
        for i in range(1,m):
            minEdit[i][0] = minEdit[i-1][0] + 1
    
        for i in range(1,n):
            minEdit[0][i] = minEdit[0][i-1] + 1
    
        for i in range(m):
            print(minEdit[i])
        print('****calculate-minDist****')
    
        for i in range(1,m):
            for j in range(1,n):
                if sm[i-1] == sn[j-1]:
                    tem = 0
                else:
                    tem = 1
                minEdit[i][j] = min(minEdit[i-1][j]+1, minEdit[i][j-1]+1,minEdit[i-1][j-1]+tem)
        for i in range(m):
            print(minEdit[i])
    
        return 1-minEdit[m-1][n-1]/max(m-1,n-1)
    
    
    aa = ["气垫男士", "气垫男士bb霜"]
    print('相关度为:',minEditDist(aa[0],aa[1]))

      c#实现-->

      

        public class minEditDistance
        {
            public float getEditDistance(string sm, string sn)
            {
                int m = sm.Length;
                int n = sn.Length;
                int temp = 0, j = 0, i = 0;
                if (n == 0) return m;
                if (m == 0) return n;
                int[,] minEdit = new int[m + 1, n + 1];
                for(i=0;i<= n;i++)
                {
                    minEdit[0, i] = i;
                }
                for(i=0;i<= m;i++)
                {
                    minEdit[i, 0] = i;
                }
    
                for(i=1;i<= m;i++)
                {
                    for(j=1;j<= n;j++)
                    {
                        if (sm[i - 1] == sn[j - 1])
                        {
                            temp = 0;
                        }
                        else
                        {
                            temp = 1;
                        }
    
                        minEdit[i, j] = Math.Min(minEdit[i - 1, j] + 1, Math.Min(minEdit[i, j - 1] + 1,
                            minEdit[i - 1, j - 1] + temp));
                    }
                }
    
                for(i=0;i<= m;i++)
                {
                    for(j=0;j<= n;j++)
                    {
                        Console.Write(minEdit[i, j] + " ");
                    }
    
                    Console.WriteLine("");
                }
                return 1-minEdit[m,n]*1.0f/Math.Max(m, n);
            }
        }
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    7.2.4 MediaRecorder输出和录制
    7.2.3 MediaRecorder音频编码器
    7.2.2 MediaRecorder输出格式
    7.2.1 MediaRecorder 音频源
    7.2 定制音频捕获
    7.1 通过意图捕获音频
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/ouyangping/p/8503976.html
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