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ハミング距離を適用して2つのバイナリ文字列の差を計算することが知られています。非バイナリ構造の違いを計算するためにそれを適用することは可能ですか?ハミング距離を非バイナリのstrcutureで使用できるかどうかを確認します。
ハミング距離を適用して2つのバイナリ文字列の差を計算することが知られています。非バイナリ構造の違いを計算するためにそれを適用することは可能ですか?ハミング距離を非バイナリのstrcutureで使用できるかどうかを確認します。
同じ長さの2つの文字列のハミング距離は、対応するビットの各対の間の距離の和です(つまり、L1)。後者の距離は、同じビットの場合は0、同じでないビットの場合は1ですdiscrete metric)。ハミング距離をバイナリではないアルファベットに適用する場合は、離散メトリックを別のメトリックに置き換えることができます。たとえば、Lee distanceは円の2つの数値の間の距離です。文字列の長さが異なる場合は、Levenshtein distanceのようなものに変更する必要がありますが、削除/挿入/置換のコストを自由に選択できます。
バイナリには常に非バイナリをキャストすることができます –
また、Levenshteinと呼ばれる[ハミングの一般化アルゴリズム](https://en.wikipedia.org/wiki/Levenshtein_distance) –
これは*特定の*問題によって決まります。 2つのオブジェクトの差を計算する方法を決めて指定することができれば、明らかにそれらの間のハミング距離を計算できます。 –