字符串相似度的比较C#实现
来源:互联网 发布:淘宝网农产品 编辑:程序博客网 时间:2024/04/29 15:25
由于最近的项目需要,有幸接触到了这方面的算法问题,字符串相似度,顾名思义,就是指两个字符串的相似程度。这一类的算法有很多,主要有编辑距离算法(Levenshtein Distance)、最长公共子串算法(CLS)、还有google的余弦算法。最终根据项目需求决定使用编辑距离算法(Levenshtein Distance),下面就来详细说明一下Levenshtein Distance的具体实现。
编辑距离算法最先是由俄国科学家Levenshtein提出的,所以这个算法也叫做Levenshtein Distance算法。用最简单的一句话来说明这个算法就是:通过插入、删除、替换方法将字符串A变成字符串B所有的步骤就是算法中提到的编辑距离,最简单的相似度即编辑距离的倒数。
例如:
该算法的具体实现有以下几个步骤:
1. 获取字符串A和字符串B的长度,分为记为A_Length和B_Length
如果 A_Length = 0 则编辑距离为B_Length
如果 B_Length = 0 则编辑距离为A_Length
如果 A_Length != 0 且 B_Length != 0 那么构造一个(A_Length+1) x (B_Length+1)矩阵Matrix[A_Length+1,B_Length+1]
2. 初始化矩阵的第一行和第一列,从0开始逐位递增,如下图:
矩阵的序号0 1 2 3 .... B_Length 00123 .... B_Length 11x xx x x 22x x x x x 33x x x x x ........ x x x x x A_LengthA_Length x x x x x
3. 从Matrix[1,1]开始逐位遍历矩阵Matrix即:
4. 如果A[i] = B[j] 则编辑距离为0
如果A[i] != B[j] 则编辑距离为1
5. 更新矩阵单元格Matrix[i,j]的值,算法如下:
a = Matrix[i-1,j] + 1
b = Matrix[i,j-1] + 1
c = Matrix[i-1,j-1] + 第四步骤中的编辑距离
Matrix[i,j] = a,b,c中的最小值
6. 重复上述从3-5的步骤,最后得到单元格Matrix[A_Length,B_Length]的值即从字符串A到字符串B的编辑距离
具体C#实现如下
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