1. Levenshtein Distance 该算法又称之为 "编辑距离",用于计算两个字符串的相似程度。原理很简单,就是返回将第一个字符串转换(删除、插入、替换)成第二个字符串的编辑次数。次数越少,意味着字符串相似度越高。
Step1:
人 民 共 和 时 代 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 中 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0 华 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0 人 3, 0, 0, 0, 0, 0, 0 民 4, 0, 0, 0, 0, 0, 0 共 5, 0, 0, 0, 0, 0, 0 和 6, 0, 0, 0, 0, 0, 0 国 7, 0, 0, 0, 0, 0, 0
Step2:
人 民 共 和 时 代 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6 中 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0 华 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0 人 3, 0, 0, 0, 0, 0, 0 民 4, 0, 0, 0, 0, 0, 0 共 5, 0, 0, 0, 0, 0, 0 和 6, 0, 0, 0, 0, 0, 0 国 7, 0, 0, 0, 0, 0, 0
Step3:
人 民 共 和 时 代 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6 中 1, 1, 2, 3, 4, 5, 6 华 2, 2, 2, 3, 4, 5, 6 人 3, 2, 3, 3, 4, 5, 6 民 4, 3, 2, 3, 4, 5, 6 共 5, 4, 3, 2, 3, 4, 5 和 6, 5, 4, 3, 2, 3, 4 国 7, 6, 5, 4, 3, 3, 4
算法实现:
public static int LevenshteinDistance(string s1, string s2) { if (s1 == s2) return 0; else if (String.IsNullOrEmpty(s1)) return s2.Length; else if (String.IsNullOrEmpty(s2)) return s1.Length;
var m = s1.Length + 1; var n = s2.Length + 1; var d = new int[m, n];
// Step1 for (var i = 0; i < m; i++) d[i, 0] = i;
// Step2 for (var j = 0; j < n; j++) d[0, j] = j;
// Step3 for (var i = 1; i < m; i++) { for (var j = 1; j < n; j++) { var cost = s1[i - 1] == s2[j - 1] ? 0 : 1;
var deletion = d[i - 1, j] + 1; var insertion = d[i, j - 1] + 1; var substitution = d[i - 1, j - 1] + cost;
d[i, j] = Math.Min(Math.Min(deletion, insertion), substitution); } }
return d[m - 1, n - 1]; }
2. LCS
LCS (Longest Common Subsequence) 算法用于找出两个字符串最长公共子串。
算法原理:
(1) 将两个字符串分别以行和列组成矩阵。 (2) 计算每个节点行列字符是否相同,如相同则为 1。 (3) 通过找出值为 1 的最长对角线即可得到最长公共子串。
人 民 共 和 时 代 中 0, 0, 0, 0, 0, 0 华 0, 0, 0, 0, 0, 0 人 1, 0, 0, 0, 0, 0 民 0, 1, 0, 0, 0, 0 共 0, 0, 1, 0, 0, 0 和 0, 0, 0, 1, 0, 0 国 0, 0, 0, 0, 0, 0
为进一步提升该算法,我们可以将字符相同节点(1)的值加上左上角(d[i-1, j-1])的值,这样即可获得最大公用子串的长度。如此一来只需以行号和最大值为条件即可截取最大子串。
人 民 共 和 时 代 中 0, 0, 0, 0, 0, 0 华 0, 0, 0, 0, 0, 0 人 1, 0, 0, 0, 0, 0 民 0, 2, 0, 0, 0, 0 共 0, 0, 3, 0, 0, 0 和 0, 0, 0, 4, 0, 0 国 0, 0, 0, 0, 0, 0
算法实现:
public static string LCS(string s1, string s2) { if (s1 == s2) return s1; else if (String.IsNullOrEmpty(s1) || String.IsNullOrEmpty(s2)) return null;
var d = new int[s1.Length, s2.Length];
var index = 0; var length = 0;
for (int i = 0; i < s1.Length; i++) { for (int j = 0; j < s2.Length; j++) { // 左上角值 var n = i - 1 >= 0 && j - 1 >= 0 ? d[i - 1, j - 1] : 0;
// 当前节点值 = "1 + 左上角值" : "0" d[i, j] = s1[i] == s2[j] ? 1 + n : 0;
// 如果是最大值,则记录该值和行号 if (d[i, j] > length) { length = d[i, j]; index = i; } } }
return s1.Substring(index - length + 1, length); }
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