Питон как найти расстояние между подстроками
Перейти к содержимому

Питон как найти расстояние между подстроками

  • автор:

Нахождение наименьшего расстояния между строками и максимального номера строки для уникальных элементов массива

Требуется вычислить наименьшее расстояние между строками и максимальный номер строки, для каждого уникального элемента массива посредством Pandas и/или Numpy Исходные данные:

Row - номер строки c1, c2, c3 - столбцы с данными Row, c1, c2, c3 1, 3, 5, 6 2, 2, 3, 8 3, 5, 4, 9 4, 2, 6, 8 

Ожидаемый результат

Elem, Dist, Row 2, 2, 4 3, 1, 2 4, 0, 3 5, 2, 3 6, 3, 4 8, 2, 4 9, 0, 3 

Доп. условия В случае если элемент встречается в массиве не больше одного раза, то значение расстояние для него = 0. Каждая строка содрежит неповторяющиеся элементы.

Расстояние между точками

Author24 — интернет-сервис помощи студентам

Найти расстояние между точками
Нужна программа с использованием простейших команд.Программа должна выбирать из нескольких точек.

Расстояние между точками, заданными в кортеже
Дорогие друзья, начал недавно изучать питон и столкнулся с задачкой, с которой я не особо понимаю.

Вычислить расстояние между двумя точками
Написать программу, вычисляющую расстояние между двумя точками плоскости A(x1,y1) и B(x2,y2) на.

Найти расстояние между точками с координатами
Найти расстояние между точками с координатами (x1,y2) та (x2,y2)

Вычислить расстояние между двумя точками с заданными координатами
помогите написать, как мне сказали, "наипростейшую" задачу на питоне.

Эксперт Python

2689 / 1595 / 513
Регистрация: 21.02.2017
Сообщений: 4,209
Записей в блоге: 1

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
coords = ((1, 1), (2, 2), (3, 3), (4, 4)) minimum, maximum = None, None for i in range(len(coords)): for j in range(i + 1, len(coords)): (x1, y1), (x2, y2) = coords[i], coords[j] distance = ((x2 - x1)**2 + (y2 - y1)**2)**(1 / 2) if minimum is None or minimum > distance: minimum = distance if maximum is None or maximum  distance: maximum = distance print(minimum, maximum)

Эксперт Python

1356 / 653 / 207
Регистрация: 23.03.2014
Сообщений: 3,057

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
import math from math import hypot x1 = int(input()) x2 = int(input()) y1 = int(input()) y2 = int(input()) d = hypot(x2-x1, y2-y1) #d=math.sqrt(x1 -x2) - sqrt(y1-y2) print(d)

ЦитатаСообщение от Gammatatsuu Посмотреть сообщение

найти наибольшее и наименьшее

что наименьшее и наибольшее?

Добавлено через 1 минуту

ЦитатаСообщение от Dax Посмотреть сообщение

что наименьшее и наибольшее?
Вопрос снят, обновил страницу, а там)))
87844 / 49110 / 22898
Регистрация: 17.06.2006
Сообщений: 92,604
Помогаю со студенческими работами здесь

Как найти максимальное расстояние между точками списка?
Например, a = Как найти максимальное расстояние между точками?

Найти расстояние между двумя точками с заданными координатами (x1, y1) и (x2, y2) на плоскости
Добрый вечер! Нужно написать решение для данной задачи: Найти расстояние между двумя точками с.

Найти минимальное расстояние между точками этих множеств и сами точки
Даны множества A и B, состоящие соответственно из N1 и N2 точек (точки заданы своими координатами.

Выделить подстроку между первой и второй точками
Дана строка символов. Выделите подстроку между первой и второй точками.

Вычислить время выполнения между двумя точками программы
Перепробовал все что логически можно с библиотекой time: 1) в этом случае t получается 0, фз.

Расчёт Манхэттенновского и Евклидового расстояния между двумя точками
Здравствуйте. Столкнулась с довольно странной (по крайней мере для меня) формулировкой задания.

Или воспользуйтесь поиском по форуму:

Разница между двумя строками

Простой скрипт для получения различий между строк на python , это полезно при создании тестов. Существует стандартная библиотека difflib для этих целей, но я написал для неё более читаемый аналог.

st1 = """/media/user/dd19b13d-bd85-46bb-8db9-5b8f6cf7a825/MyProject/PycharmProject/testfull_pack/venvs/bin/python/scratch_34.py""" st2 = """/media/user/dd19b13d-bd85-46bb-8et9-5b8f6cf7a825/MyProject/PycharmProjects/testfull_pack/venvs/bin/python/scratch_34.py""" rs = ''.join(list(difflib.unified_diff(st1, st2)))print(rs)
--- +++ @@ -30,8 +30,8 @@ b - 8-d-b+e+t 9 - 5@@ -71,6 +71,7 @@ e c t+s / t e
class colors: green = '\x1b[32m' reset = '\x1b[0m' red = '\x1b[31m' black = '\x1b[30m' yellow = '\x1b[33m' blue = '\x1b[34m' magenta = '\x1b[35m' cyan = '\x1b[36m' white = '\x1b[37m' bg_red = '\x1b[41m' bg_green = '\x1b[42m' def diff_string(str1: str, str2: str): _max = max([len(str1), len(str2)]) _len_str1 = len(str1) _len_str2 = len(str2) _res1 = '' _res2 = '' for _symbol in range(_max): if _symbol < _len_str1 and _symbol < _len_str2: if str1[_symbol] == str2[_symbol]: _res1 += ''.format(str1[_symbol], colors.green, colors.reset) _res2 += ''.format(str2[_symbol], colors.green, colors.reset) else: _res1 += ''.format(str1[_symbol], colors.red, colors.reset) _res2 += ''.format(str2[_symbol], colors.red, colors.reset) continue elif _symbol < _len_str1: _res1 += ''.format(str1[_symbol], colors.bg_green, colors.reset) _res2 += ''.format(' ', colors.bg_red, colors.reset) elif _symbol < _len_str2: _res1 += ''.format(' ', colors.bg_red, colors.reset) _res2 += ''.format(str2[_symbol], colors.bg_green, colors.reset) else: raise ValueError return _res1, _res2 if __name__ == '__main__': st1 = """/media/user/dd19b13d-bd85-46bb-8db9-5b8f6cf7a825/MyProject/PycharmProject/testfull_pack/venvs/bin/python/scratch_34.py""" st2 = """/media/user/dd19b13d-bd85-46bb-8et9-5b8f6cf7a825/MyProject/PycharmProjects/testfull_pack/venvs/bin/python/scratch_34.py""" # Пример 1 rst1, rst2 = diff_string(st1, st2) print(f'str1. \n') print(f'str2. \n')

  • Тестирование IT-систем
  • Python
  • Тестирование игр

Расстояние Левенштейна для чайников

Когда я взялась решать задачку по динамическому программированию — реализовать алгоритм, который рассчитывает расстояние Левенштейна — мне пришлось послушать пару небольших лекций и прочесть несколько статей (приведу их в конце), чтобы разобраться. Я решила попытаться пересказать алгоритм настолько просто, чтобы по этому объяснению можно было снять ролик для тиктока (когда он снова возобновит свою деятельность в РФ). Дальше — мало формул и много картинок.

Понятие редакционного расстояния

Расстояние Левенштейна, или редакционное расстояние, — метрика cходства между двумя строковыми последовательностями. Чем больше расстояние, тем более различны строки. Для двух одинаковых последовательностей расстояние равно нулю. По сути, это минимальное число односимвольных преобразований (удаления, вставки или замены), необходимых, чтобы превратить одну последовательность в другую.

Например, LEV(’БИБА’, ‘БОБА’) = 1, так как потребуется провести одну замену ‘И’ на ‘О’:

Расстояние между Австрией и Австралией по Левенштейну составит 2 — понадобится два удаления:

А вот между котиком и скотиной — 3 — две вставки и одна замена:

Существует также модификация метрики — расстояние Дамерау — Левенштейна, в котором добавлена операции перестановки символов. В данной статье мы не будем его рассматривать.

Практическое применение

Расстояние Левенштейна активно используется для исправления ошибок в словах, поиска дубликатов текстов, сравнения геномов и прочих полезных операций с символьными последовательностями.

Метрика названа в честь советского математика, выпускника мехмата МГУ Владимира Иосифовича Левенштейна. Он всю жизнь проработал в Институте Прикладной Математики им. М.В.Келдыша, умер в 2017 году.

Алгоритм Вагнера — Фишера

Итак, вычислим расстояние между двумя строками методом Вагнера — Фишера: составим матрицу D и каждый её элемент вычислим по рекуррентной формуле:

Немного пугает? Разберёмся, как использовать формулу для заполнения таблицы.

Ясно, что первые три строчки рекуррентной формулы помогут нам заполнить только первый столбец и первую строку таблицы. Для всех остальных ячеек мы будем пользоваться четвёртой строкой — той, что с минимумом. Здесь— символы, соответствующие ячейкам i и j. Оператор если символы и не равны друг другу, и если равны.

Обратите внимание, что первый символ последовательности будет иметь индекс 1, как принято в математике, а не 0.

Будем заполнять таблицу построчно.

Рассчитаем D(1,1), это символы ‘Г’ и ‘Л’. Они не равны друг другу, значит m(’Г’, ‘Л’) = 1. Тогда D(1,1) — это минимум между значениями D(0,1) + 1, D(1,0) + 1 и D(0, 0) + m(’Г’, ‘Л’) = D(0, 0) + 1. Эти клетки выделены голубым. То есть min(1+1, 1+1, 0+1) = min(2, 2, 1) = 1.

Рассчитаем следующую клетку, D(1, 2). Для этого просто сдвинем голубой уголок на одну клетку вправо:

Так как символы ‘Г’ и ‘А’ не равны, используем ту же формулу:

D(1, 2) = min(D(0,2) + 1; D(1,1) + 1; D(0, 1) + 1) = min(2+1; 1+1; 1+1) = 2.

Передвигая голубой уголок, аналогично заполним первые две строки и начало третьей, пока не доберёмся до совпадающих символов ‘Б’ в D(3,3):

Из-за того, что символы совпадают, замена этим двум символам не нужна, поэтому при подсчёте минимума число в розовой ячейке не увеличивается на единицу, т.е. D(3, 3) = min(D(2,3) + 1; D(3,2) + 1; D(2, 2) + 0) = min(3+1; 3+1; 2+0) = 2.

Заполняем таким образом таблицу до самого конца.

Расстояние Левенштейна в этой мартице — нижняя правая ячейка, D(9,8):

Ура! Нам понадобится 5 шагов, чтобы превратить Гибралтар в лабрадора.

Если вас интересует только понимание алгоритма, а не его реализация в коде, на этом всё.

Реализация в динамическом программировании

Если же реализовать всё-таки нужно, посмотрим, как это сделать на Python.

Так как мы заполняем матрицу, нам понадобится 2 цикла, длины которых равны длинам символьных последовательностей, которые мы хотим сравнить или преобразовать.

В целях минимизации используемой памяти мы располагаем строковые последовательности так, чтобы длины строк были минимальны. Это необязательно, но существенно сэкономит память, если одна из последовательностей длинная, а другая короткая.

def levenshtein(str_1, str_2): n, m = len(str_1), len(str_2) if n > m: str_1, str_2 = str_2, str_1 n, m = m, n

Ясно, что хранить всю матрицу в памяти не нужно* — достаточно текущей и предыдущей строк. Циклы начинаются с 1 — так же, как индексы в таблице:

*нужно в случае, если задача стоит не посчитать расстояние, а составить редакционное предписание: последовательность односимвольных операций (вставок, удалений и замен), в результате которой одна последовательность превратится в другую. Эта задача сложнее формализуется, поэтому выходит за рамки данной статьи.

 current_row = range(n + 1) for i in range(1, m + 1): previous_row, current_row = current_row, [i] + [0] * n

Проще основным случаем считать тот, когда символы равны, и в случае, если нет — прибавлять к ячейке в предыдущей строке по диагонали (розовой) единицу:

for j in range(1, n + 1): add, delete, change = previous_row[j] + 1, current_row[j - 1] + 1, previous_row[j - 1] if str_1[j - 1] != str_2[i - 1]: change += 1 current_row[j] = min(add, delete, change)

Весь алгоритм в таком случае будет выглядеть так:

def levenstein(str_1, str_2): n, m = len(str_1), len(str_2) if n > m: str_1, str_2 = str_2, str_1 n, m = m, n current_row = range(n + 1) for i in range(1, m + 1): previous_row, current_row = current_row, [i] + [0] * n for j in range(1, n + 1): add, delete, change = previous_row[j] + 1, current_row[j - 1] + 1, previous_row[j - 1] if str_1[j - 1] != str_2[i - 1]: change += 1 current_row[j] = min(add, delete, change) return current_row[n]

В данной реализации цены замены, удаления и вставки равны друг другу и единице, но, в зависимости от задачи, они могут принимать неравные значения.

Время работы этого алгоритма — m*n, т.е. равно произведению длин символьных последовательностей.

Когда не нужно изобретать велосипед

В коммерческой разработке и/или при обработке больших массивов слов писать метод самостоятельно чаще всего нет смысла. В Python есть библиотека, в оригинале написанная на C, а также библиотека, содержащая разные метрики оценки сходства строк. Также можно посчитать расcтояние в NLTK.

Заключение

На мой взгляд, разбор алгоритма вычисления расстояния Левенштейна — не только хорошая задачка для собеседования, но и просто увлекательное занятие. Заполнение таблицы напомнило мне азиатскую игру Го.

Здорово, когда не просто пользуешься реализацией алгоритма из коробки, но и понимаешь, как именно всё работает. Надеюсь, после этой статьи у вас стало на один такой алгоритм больше.

Литература

  • https://medium.com/analytics-vidhya/levenshtein-distance-for-dummies-dd9eb83d3e09
  • https://habr.com/ru/post/117063/
  • https://tirinox.ru/levenstein-python/

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *