Calculadora de distância de Levenshtein
Calcule a distância de edição entre duas strings e veja as operações necessárias para transformar uma na outra.
Como usar a calculadora de distância de Levenshtein
- Insira a primeira string no campo Primeira string.
- Insira a segunda string no campo Segunda string.
- Clique em Calcular — a distância de edição, a porcentagem de similaridade e a lista de operações são exibidas instantaneamente.
- Expanda a matriz Distância para ver a tabela de programação dinâmica completa usada para o cálculo.
Referência Rápida
| De | Para |
|---|---|
| gatinho → sentado | Distância: 3 |
| Sábado → Domingo | Distância: 3 |
| olá → olá | Distância: 0 (idêntica) |
| abc → xyz | Distância: 3 (todos substituídos) |
| gato → carrinho | Distância: 1 (inserir r) |
| livro → voltar | Distância: 2 |
Casos de Uso
- •Construindo sugestões de verificação ortográfica encontrando palavras do dicionário mais próximas de uma entrada com erro ortográfico.
- •Comparação de sequências de DNA ou proteínas em pesquisas de bioinformática.
- •Implementação de pesquisa fuzzy em bases de dados e motores de busca.
- •Medir a similaridade entre textos enviados por usuários e respostas de referência em aplicativos educacionais.
Fórmula
A distância de Levenshtein entre duas strings é o número mínimo de edições de um único caractere — inserções, exclusões ou substituições — necessárias para transformar uma string na outra.
Perguntas Frequentes
Qual é a distância de Levenshtein?
A distância de Levenshtein (também chamada de distância de edição) é uma métrica para medir a diferença entre duas strings.
Como a porcentagem de similaridade é calculada a partir da distância de edição?
A similaridade é derivada da distância de Levenshtein usando a fórmula: similaridade = (1 − distância / max(len1, len2)) × 100%.
Quais são as aplicações comuns da distância de Levenshtein?
A distância de Levenshtein é amplamente usada em verificadores ortográficos para sugerir correções, no alinhamento de sequências de DNA para bioinformática, na correspondência difusa de strings para mecanismos de pesquisa, em ferramentas de detecção de plágio e no processamento de linguagem natural para tarefas como reconhecimento de entidade nomeada e avaliação de tradução automática.