转自:http://wdhdmx.iteye.com/blog/1343856

0.这个算法实现起来很简单

1.百度百科介绍:

Levenshtein 距离,又称编辑距离,指的是两个字符串之间,由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数。

许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符。

编辑距离的算法是首先由俄国科学家Levenshtein提出的,故又叫Levenshtein Distance。

2.用途

模糊查询

3.实现过程

a.首先是有两个字符串,这里写一个简单的 abc和abe

b.将字符串想象成下面的结构。

A处 是一个标记,为了方便讲解,不是这个表的内容。

  abc a b c
abe 0 1 2 3
a 1 A处    
b 2      
e 3      

c.来计算A处 出得值

它的值取决于:左边的1、上边的1、左上角的0.

按照Levenshtein distance的意思:

上面的值和左面的值都要求加1,这样得到1+1=2。

A处 由于是两个a相同,左上角的值加0.这样得到0+0=0。

这是后有三个值,左边的计算后为2,上边的计算后为2,左上角的计算为0,所以A处 取他们里面最小的0.

d.于是表成为下面的样子

  abc a b c
abe 0 1 2 3
a 1 0    
b 2 B处    
e 3      

在B处 会同样得到三个值,左边计算后为3,上边计算后为1,在B处 由于对应的字符为a、b,不相等,所以左上角应该在当前值的基础上加1,这样得到1+1=2,在(3,1,2)中选出最小的为B处的值。

e.于是表就更新了

  abc a b c
abe 0 1 2 3
a 1 0    
b 2 1    
e 3 C处    

C处 计算后:上面的值为2,左边的值为4,左上角的:a和e不相同,所以加1,即2+1,左上角的为3。

在(2,4,3)中取最小的为C处 的值。

f.于是依次推得到

    a b c
  0 1 2 3
a 1 A处 0 D处 1 G处 2
b 2 B处 1 E处 0 H处 1
e 3 C处 2 F处 1 I处 1

I处: 表示abc 和abe 有1个需要编辑的操作。这个是需要计算出来的。

同时,也获得一些额外的信息。

A处: 表示a      和a      需要有0个操作。字符串一样

B处: 表示ab    和a      需要有1个操作。

C处: 表示abe  和a      需要有2个操作。

D处: 表示a      和ab    需要有1个操作。

E处: 表示ab    和ab    需要有0个操作。字符串一样

F处: 表示abe  和ab    需要有1个操作。

G处: 表示a      和abc   需要有2个操作。

H处: 表示ab    和abc    需要有1个操作。

I处: 表示abe   和abc    需要有1个操作。

g.计算相似度

先取两个字符串长度的最大值maxLen,用1-(需要操作数除maxLen),得到相似度。

例如abc 和abe 一个操作,长度为3,所以相似度为1-1/3=0.666。

4.代码实现

直接能运行, 复制过去就行。

5.猜测原理

为什么这样就能算出相似度了?

首先在连续相等的字符就可以考虑到

红色是取值的顺序。

1.今天周一    天周一

   
  1 2 3
1 2 3
2 2 3
3 2 3
4 3 3

实现是去掉“今”,一步完成。

2.听说马上就要放假了 你听说要放假了

   
  1 2 3 4 5 6 7
1 2 3 4 5 6
2 2 2 2 3 4 5
3 3 3 2 3 4 5
4 4 4 3 3 4 5
5 5 5 4 4 4 5
6 6 6 5 5 5 5
7 7 7 6 5 5 6
8 8 8 7 6 5 6
9 9 9 8 7 6 6

这两个字符串是:

去掉“你”,加上“马上就”,总共四步操作。

3.还是没弄懂

6.结束

算法优化空间很大。

最后也没弄懂为什么这样算能算出相似度。

计算字符串相似度算法——Levenshtein的更多相关文章

  1. 计算字符串相似度算法—Levenshtein

    什么是Levenshtein Levenshtein 距离,又称编辑距离,指的是两个字符串之间,由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数.许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删 ...

  2. 字符串相似度算法——Levenshtein Distance算法

    Levenshtein Distance 算法,又叫 Edit Distance 算法,是指两个字符串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数.许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一 ...

  3. 字符串相似度算法-LEVENSHTEIN DISTANCE算法

    Levenshtein Distance 算法,又叫 Edit Distance 算法,是指两个字符串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数.许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一 ...

  4. 字符串相似度算法(编辑距离算法 Levenshtein Distance)(转)

    在搞验证码识别的时候需要比较字符代码的相似度用到“编辑距离算法”,关于原理和C#实现做个记录. 据百度百科介绍: 编辑距离,又称Levenshtein距离(也叫做Edit Distance),是指两个 ...

  5. 用C#实现字符串相似度算法(编辑距离算法 Levenshtein Distance)

    在搞验证码识别的时候需要比较字符代码的相似度用到"编辑距离算法",关于原理和C#实现做个记录. 据百度百科介绍: 编辑距离,又称Levenshtein距离(也叫做Edit Dist ...

  6. [转]字符串相似度算法(编辑距离算法 Levenshtein Distance)

    转自:http://www.sigvc.org/bbs/forum.php?mod=viewthread&tid=981 http://www.cnblogs.com/ivanyb/archi ...

  7. 字符串相似度算法(编辑距离算法 Levenshtein Distance)

    在搞验证码识别的时候需要比较字符代码的相似度用到“编辑距离算法”,关于原理和C#实现做个记录.据百度百科介绍:编辑距离,又称Levenshtein距离(也叫做Edit Distance),是指两个字串 ...

  8. 字符串相似度算法(编辑距离Levenshtein Distance)的应用场景

    应用场景 DNA分析: 将DNA的一级序列如β-球蛋白基因的第一个外显子(Exon)转化为分子“结构图”,然后由所得“结构图”提取图的不变量,如分子连接性指数.以图的不变量作为自变量,再由相似度计算公 ...

  9. PHP中计算字符串相似度的函数代码

    similar_text — 计算两个字符串的相似度 int similar_text ( string $first , string $second [, float &$percent ...

随机推荐

  1. xss绕过过滤之方法

    很多网站为了避免XSS的攻击,对用户的输入都采取了过滤,最常见的就是对<>转换成<以及>,经过转换以后<>虽然可在正确显示在页面上,但是已经不能构成代码语句了.这个 ...

  2. ps 倒影制作

    首先打开PS并打开一张素材,这里我选择了山水图片,制作山峰在水中的倒影效果.   然后按下[Crrl+J]复制这个图层,如图:   接着按下[Ctrl+T]或者是[编辑][自由变换],打开[自由变换] ...

  3. POJ 2503 Babelfish

    Babelfish Time Limit: 3000MS Memory Limit: 65536K Total Submissions: 28766 Accepted: 12407 Descripti ...

  4. [转]uses-permission权限列表

    android.permission.ACCESS_CHECKIN_PROPERTIES允许读写访问”properties”表在checkin数据库中,改值可以修改上传 android.permiss ...

  5. Java中的final修饰符

    1.什么时候可以选择final修饰符 如果想让一个类不被其他类继承,不允许在有子类,这时候就要考虑用到final来修饰. 2.用final修饰的类 首先大家要明白,用final修饰的类是不能被继承的, ...

  6. DLL注入之注册表

    0x00 唠叨 编写本系列文章纯属为了系统学习DLL注入的方法,所以很多方法可能已经过时,希望各位看官勿喷.当然若有更好的方法,希望不腻赐教.若本文有任何错的地方,也希望各位指正.谢谢! 0x01 适 ...

  7. 淘宝(阿里百川)手机客户端开发日记第六篇 Service详解(五)

    我们现在对上一节中的DEMO进行改进,在服务中开启线程来执行. package com.example.service; import android.app.Service; import andr ...

  8. select function in ruby

    http://ruby-doc.org/ http://ruby-doc.org/core-2.3.0/Array.html#method-i-select [1,2,3,4,5].select { ...

  9. Capistrano SSH::AuthenticationFailed, not prompting for password

    文章是从我的个人博客上粘贴过来的, 大家也可以访问 www.iwangzheng.com 在本地执行cap deploy部署的时候会报错: connection failed for: 11.11.1 ...

  10. Stanford机器学习---第一讲. Linear Regression with one variable

    原文:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7691571 本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归.多参数的线性回归 ...