Questions marquées «string-metrics»

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Structures de données efficaces pour la construction d'un correcteur orthographique rapide
J'essaie d'écrire un correcteur orthographique qui devrait fonctionner avec un dictionnaire assez volumineux. Je souhaite vraiment un moyen efficace d'indexer les données de mon dictionnaire en utilisant une distance de Damerau-Levenshtein pour déterminer les mots les plus proches du mot mal orthographié. Je recherche une structure de données qui me …
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Pourquoi le type void de C n'est-il pas analogue au type vide / bas?
Wikipédia ainsi que d'autres sources que j'ai trouvées listent le voidtype C comme type d'unité par opposition à un type vide. Je trouve cela déroutant car il me semble que cela voidcorrespond mieux à la définition d'un type vide / bas. Autant voidque je sache , aucune valeur n'habite . …
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Un analyseur Earley peut-il être transformé en un analyseur flou similaire au Levenshtein Automata Algo pour DFA?
Il existe un moyen d'effectuer une analyse floue (accepte les chaînes même avec des fautes de frappe à une certaine distance d'édition), avec un DFA et un automate Levenshtein construit au moment de l'exécution du mot d'entrée. Peut-on faire quelque chose de similaire avec un analyseur Earley? J'ai du mal …
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Exprimer une permutation arbitraire comme une séquence d'opérations (insérer, déplacer, supprimer)
Supposons que j'ai deux chaînes. Appelez - les et . Aucune chaîne n'a de caractères répétés.UNEAABBB Comment puis-je trouver la séquence la plus courte d'opérations d'insertion, de déplacement et de suppression qui transforme en , où:BUNEUNEABBB insert(char, offset)insère charau donné offsetdans la chaîne move(from_offset, to_offset)déplace le caractère actuellement décalé from_offsetvers …
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Y a-t-il un hachage continu?
Des questions: Peut-il y avoir un hachage (cryptographiquement sécurisé) qui préserve la topologie des informations de {0,1}∗{0,1}∗\{0,1\}^{*}? Pouvons-nous ajouter un prédicat de proximité efficacement calculable qui, étant donné hk(x)hk(X)h_k(x) et hk(y)hk(y)h_k(y) (ou yyy lui-même) nous dit si yyyest très proche dexXx (par exemple la distance de Levenshtein ou la distance …
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