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我正在寻找一种比普通 O(nm) 编辑距离算法性能更好的算法，读到它具有 O(nd) 最坏情况时间复杂度，但找不到任何合适的解释。有人可以解释一下算法是如何工作的吗？
最佳答案
Ukkonen 算法的最佳解释是 Ukkonen's suffix tree algorithm in plain English?希望对您有所帮助，这并不容易理解。
基本上，Ukkonen 的算法可以让您快速构建后缀树。然后，您必须遍历树来计算编辑距离。
关于string - ukkonen 编辑距离算法详解，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/26322976/
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我目前正在研究我自己的后缀树实现(使用 C++，但问题仍然与语言无关)。我研究了 the original paper from Ukkonen 。这篇文章非常清楚，所以我开始着手我的实现并尝试解决通
我了解 ukkonen's algorithm .我只是好奇如何将它扩展为包含多个字符串(以特殊字符“$”结尾)。 我在某处读到给定字符串 s1(比如“abcddefx$”)和 s2(比如“abdde
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是的，我读过这个:Ukkonen's suffix tree algorithm in plain English? 这是对算法的一个很好的解释，但让我失望的不是算法本身，而是用于实现它的数据结构。
我已阅读帖子 Ukkonen's suffix tree algorithm in plain English? .但目前还不清楚如何使用该算法获得叶子标签。 在后缀树中，叶子标签是数字 i，使得 S
我遇到了一个问题，它需要一个数据结构来保存字符串 S 并允许我: 在 O(|W|) 时间内检查词 W 是否是 S 的子词 在 O(|U|) 时间内找到同时也是给定单词 U 前缀的 S 的最长后缀 在
我一直在为我的工作阅读 Ukkonen 的后缀树，并想确认以下内容是否属实。 在 Ukkonen 后缀树中这样说是否正确: Only edges that lead to leaf nodes can
这个问题在这里已经有了答案: Ukkonen's suffix tree algorithm in plain English (7 个答案) 关闭 9 年前。 我正在使用 Ukkonen 的算法来
我正在尝试使用 ukkonen 的后缀树来比较文档。 此时我担心两件事: 首先，我尝试为一个文档生成后缀树，然后使用该后缀树查找该文档中的所有公共(public)子字符串。 接下来是识别两个文档之间的
是否有用于在 C++ 中构建后缀树的 Ukkonen 算法的实现？任何高级语言的实现都很好。 最佳答案 这是 Mark Nelsons 的文章，末尾附有源代码: http://marknelson.u
“canonize”函数(下面给出，来自 Ukkonen 的论文)是如何工作的，特别是 while 循环何时结束？我认为 p' - k' 的值将始终小于 p - k 的值。我是对还是错？ proced
ukkonen's on line construction algorithm 我在尝试理解“测试和拆分”过程时遇到了问题，具体如下:程序 test–and–split(s, (k, p), t):
是否可以使用 Ukkonen 算法通过 KMP 和后缀树找到最长公共(public)子串、最长回文子串、最长重复子串、搜索所有模式和子串检查？如果是，那么我应该使用哪一个，因为这两种算法都具有线性时间
我尝试根据 Mark Nelson 在 java 代码中实现的 Ukkonen 算法构建后缀树，它是以下代码的变体: http://www.sanfoundry.com/java-program-im
我是一名优秀的程序员,十分优秀！