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编辑距离最新视觉报道_编辑距离python(2024年11月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-11-30

编辑距离

360大模型提前批一面经历分享最近参加了360大模型提前批的一面，真是累到不行。这是秋招的第二场面试，感觉每个问题都像是在挑战我的记忆力。面试内容概览 𐟓‹ 基本情况介绍：面试官首先让我介绍一下自己的基本情况，包括实习和项目经历。实习经历：面试官针对我的实习经历问了一些具体的问题，比如怎么评估实习效果的。比赛评价指标：介绍了一些比赛的评价指标，比如准确率、召回率等。 SQL使用：问我是否平时写SQL，以及如何优化SQL查询。 fastapi：有没有用过fastapi，了解它的哪些特性。设计模式：了解常见的设计模式，比如单例、工厂模式等。 embedding模型：如何训练embedding模型，有哪些著名的embedding模型。手撕注意力：面试官让我写伪代码实现注意力机制。其他问题：最后问了些关于编辑距离、字典树等算法的问题，但没有具体手撕。面试感受 𐟤” 整个面试过程持续了一个小时左右，感觉时间过得飞快。最后我反问了一下业务主要是agent相关的，面试官也没有多说什么。总体来说，这次面试体验还不错，虽然有些问题没记住，但整体表现还算可以。总结 𐟓 这次360大模型提前批一面的经历让我对自己的技术水平和表达能力有了更清晰的认识。虽然有些问题没答上来，但也学到了不少新知识。希望能在后面的面试中继续加油！

斯坦福新库！简化字符串比在自然语言处理的应用中，字符串比较是一个常见的任务。无论是计算语言相关性、人名去重，还是生物信息学中的基因序列比较，都可以归结为字符串比较的问题。最近，斯坦福NLP推出了一个名为string2string的Python库，该库集成了各种常见的字符串比较方法。这些方法包括传统的Jaccard相似度、编辑距离和KMP算法，以及一些先进的方法，如BERTScore和BARTScore。此外，该库还提供了一些可视化的工具，方便用户使用。通过使用这个库，可以大大减少重复造轮子的工作量，提高开发效率。

九章算法班2021版：常见算法题总结九章算法班2021版为大家带来了一系列常见的算法题目总结，帮助你更好地掌握各种算法技巧。以下是一些精选的题目：最长不重复子序列 𐟓Š DP（01背包问题） 𐟎’ 编辑距离问题 ✏️ 全排序（如果有重复数字） 𐟔„ 最短路径算法 𐟚𖢀♂️ 图论问题，最小割问题 𐟌 二分法的扩展版本 𐟔 快排，冒泡排序等相关排序算法 𐟎‰𞥇𚤸€个数组中重复的数字 𐟔⊥ˆ䦖�€棵树是否对称 𐟌𓊤𘀧𛴧𚢩𛑦 ‘与平衡树的区别 𐟌„ 二维四叉树、网格的优缺点 𐟓 单链表相关插入、删除 𐟔— 无序大数组中找中位数（快排） 𐟎“𞨡詀†序 𐟔„ 生成随机数1-7（从1-5开始） 𐟎𒊥ˆ䦖�𞨡覘縷榜‰环 𐟔„ 有序数组的交集，并集 𐟓Š 数组中第一个大于等于K的数 𐟔⊥ˆ䦖�𛥰†胡没胡（正则的状态机实现方式） 𐟎𒊥…褺Œ叉树的下一个节点 𐟌𓊦œ‰N个人，其中有一个明星，所有人都认识明星，明星不认识所有人，只有一种查询方式：A是否认识B，给出找到明星的最优策略 𐟌Ÿ 一个图，起点是A，终点是B,可以选择图中一条边置为0，如何使A到B的最短路径最短（顺便谢谢Dijkstra） 𐟚𖢀♂️ 给定二叉树的先序和中序遍历，构建二叉树 𐟌𓊩“𞨡覎’序 𐟔„ 矩阵相乘的最优顺序 𐟧𚌥ˆ†图最大匹配，最小费用最大流 𐟒𐊦ŠŠ一堆数分成两堆，使和最相近（背包搞一搞） 𐟎’ 数据流找中位数（大小堆搞一搞） 𐟓Š 二叉树中权重最大的链，每个点的权重有正有负 ⚖️ 加上最少的括号，使括号匹配 𐟓œ 给定一个数组，求最大的连续子序列和 𐟎œ‰两个很大的文件，均无法放入内存，其中存放着很多整数，如何找到两个文件中的相同整数 𐟓‚ 有一个坐标轴，上面有很多点，每个点有坐标，求长度为L的绳子最多能够覆盖几个点 𐟧𕊧”覠ˆ实现队列 𐟚ꊨ𝬥ˆ𖦥헧즤𘲤𘭦œ€长的数字字符串 𐟔⊧”𛥻𚦜€小堆的过程 𐟖Œ️ 先序遍历二叉树，非递归 𐟌𓊦‰‹写数组旋转，要求不使用额外空间 ✏️ 手写算法，在旋转数组里寻找某个给定的元素，要求时间复杂度O(n)以下 ⏱️ 一个堆，怎么按顺序改为一个双向链表 ⚖️ 一个无序数组，用时间复杂度最低的来寻找某两个数加起来等于一个固定的值m 𐟎𘤤𘪦œ‰序数组求中位数(leetcode) 𐟓Š 判断平衡二叉树(剑指offer) ⚖️ 最长上升子序列(lintcode) ↑ 二叉树转双向链表(剑指offer) ⚖️ LRU cache实现(leetcode) 𐟒𞊈ouse Robber(leetcode) 𐟒𐀀

论文表格查重：确保原创性的关键步骤 𐟓Š 在论文查重的过程中，表格的查重是一个相对复杂但至关重要的环节，它有助于确保论文的原创性并避免学术不端行为。以下是对论文表格查重方法的详细介绍：特征提取 𐟔 首先，查重系统会将论文中的表格提取出来。这一步通常通过自然语言处理和计算机视觉技术实现，确保能够准确识别并提取出论文中的所有表格。表格转换 𐟓Š 接下来，对提取出的表格进行特征提取。这个过程将表格转化为可比较的数学表示形式，以便进行相似度计算。常用的方法包括将表格中的内容转化为词向量或其他形式的特征向量。相似度计算 𐟓ˆ 对于每个表格，查重系统会计算其与其他所有表格的相似度。这通常使用各种相似度计算方法，如余弦相似度、编辑距离、汉明距离等。这些方法能够量化表格之间的相似程度，为后续的阈值判定提供依据。阈值判定 𐟚芦 𙦍𞥮š的相似度阈值，查重系统会判断表格之间是否存在相似度超过阈值的情况。如果两个表格的相似度超过了设定的阈值，那么系统就认为这两个表格是相似的，可能存在抄袭现象。结果输出 𐟓‹ 最后，查重系统会将检测到的相似表格对输出，以便作者或评审人员进一步查看和分析。这些结果通常会以报告的形式呈现，包括相似表格的详细信息、相似度得分等。通过以上步骤，论文表格的查重能够有效地确保论文的原创性，避免学术不端行为。希望这些信息对您的论文写作有所帮助！

模糊匹配：解决企业名称不规范问题的利器 𐟒𛠥œ襤„理专利数据时，企业名称的不规范是一个常见的问题。同一企业可能在不同的文档中以不同的名称形式出现，例如拼写错误、缩写或字符顺序颠倒。这时候，Levenshtein Distance（编辑距离）结合模糊匹配代码包就能帮你搞定一切！ 𐟔 Levenshtein Distance 简介 Levenshtein Distance 是一种计算两个字符串之间最小编辑操作次数的算法。操作包括插入、删除和替换字符。例如，将“Company”变为“Compny”需要一次替换操作，因此它们的Levenshtein Distance为1。这个值越小，两个字符串的相似度就越高。 𐟓ˆ Python中的模糊匹配代码包在Python中，常用的模糊匹配代码包如fuzzywuzzy和python-Levenshtein，可以轻松实现Levenshtein Distance的计算。这些工具包不仅能处理拼写错误，还能帮助匹配那些可能因为字符顺序或格式不同而看似不同的企业名称。例如，使用fuzzywuzzy包的代码如下： from fuzzywuzzy import fuzz name1 = "Techno Corp" name2 = "Tech Corp" similarity = fuzz.ratio(name1, name2) print(f"相似度：{similarity}") 𐟛 ️ 实际应用中的优势 Levenshtein Distance 尤其适用于处理拼写错误、字符丢失或多余的情况。例如，在处理手写输入或扫描错误时，这种方法可以显著提高匹配准确性。此外，它还能处理字符顺序颠倒的问题，如将“ABC Corp”与“ACB Corp”进行比较，并发现它们之间的相似性。 𐟓œ 总结 Levenshtein Distance 与模糊匹配代码包的结合是解决专利数据中企业名称不规范问题的强大工具。它为企业创新分析提供了更加准确的基础，值得每一个数据科学家掌握。

力扣适合什么人刷 𐟓… 为了在面试中脱颖而出，制定一个高效的刷题计划至关重要。以下是8周刷完Leetcode的详细计划，帮助你快速掌握重要算法。 𐟔 第一周：链表、栈、队列时间复杂度与空间复杂度单链表反转链表 (LeetCode 206) 相交链表 (LeetCode 160) 合并两个有序链表 (LeetCode 21) 分隔链表 (LeetCode 86) 环形链表 (LeetCode 142) 栈的基础知识有效的括号 (LeetCode 20) 基本计算器 (LeetCode 224) 最小栈 (LeetCode 155) 验证栈序列 (LeetCode 946) 每日温度 (LeetCode 739) 接雨水 (LeetCode 42) 队列的基础知识用栈实现队列 (LeetCode 232) 滑动窗口最大值 (LeetCode 239) 设计循环双端队列 (LeetCode 641) 𐟔 第二周：递归与基础算法递归基础知识冒泡排序基础知识选择排序基础知识插入排序基础知识快速排序基础知识计数排序基础知识归并排序剑指Offer 40.最小的k个数剑指Offer 41.数据流中的中位数剑指Offer 51.数组中的逆序对合并K个升序链表 (LeetCode 23) 合并两个有序数组 (LeetCode 88) 颜色分类 (LeetCode 75) 部分排序 (面试题 16) 计算右侧小于当前元素的个数 (LeetCode 315) 有序数组的平方 (LeetCode 977) 盛最多水的容器 (LeetCode 11) 两数之和 (LeetCode 1) 分发饼干 (LeetCode 455) 柠檬水找零 (LeetCode 860) 𐟔 第三周：二叉树与搜索树二叉树概念与基础知识二叉树的前序遍历 (LeetCode 144) 二叉树的后序遍历 (LeetCode 145) 二叉树的层序遍历 (LeetCode 102) 二叉树的锯齿形层序遍历 (LeetCode 103) 从前序与中序遍历序列构造二叉树 (LeetCode 105) 路径总和 (LeetCode 113) 二叉树的最近公共祖先 (LeetCode 236) 二叉树的右视图 (LeetCode 199) 二叉树展开为链表 (LeetCode 114) 将有序数组转换为二叉搜索树 (LeetCode 108) 把二叉搜索树转换为累加树 (LeetCode 538) 删除二叉搜索树中的节点 (LeetCode 450) 二叉树的序列化与反序列化 (LeetCode 700) 𐟔 第四周：高级算法与数据结构动态规划基础知识爬楼梯 (LeetCode 70) 斐波那契数 (LeetCode 509) 最大子序和 (LeetCode 53) 零钱兑换 (LeetCode 322) 零钱兑换 (LeetCode 518) 最小路径和 (LeetCode 64) 编辑距离 (LeetCode 72) 买卖股票的最佳时机 (LeetCode 121) 买卖股票的最佳时机 II (LeetCode 122) 买卖股票的最佳时机 III (LeetCode 123) 买卖股票的最佳时机 IV (LeetCode 188) 最佳买卖股票时机含冷冻期 (LeetCode 309) 买卖股票的最佳时机含手续费 (LeetCode 714) 完全平方数 (LeetCode 279) 三角形最小路径和 (LeetCode 120) 不同路径 I (LeetCode 62) 不同路径 II (LeetCode 63) 整数拆分 (LeetCode 343) 地下城游戏 (LeetCode 174)