计算两段文本的相识度

package com.wlkj.test;

import java.text.NumberFormat;
import java.util.Locale;

public class SimilarTest {

    public static void main(String[] args) {
        String strA = "我喜欢你";
        String strB = "你喜欢我";
        System.out.println(similarityResult(SimilarDegree(strA,strB)));
    }
    /*
     * 计算相似度
     */
    public static double SimilarDegree(String strA, String strB) {
        String newStrA = removeSign(strA);
        String newStrB = removeSign(strB);
        // 用较大的字符串长度作为分母，相似子串作为分子计算出字串相似度
        int temp = Math.max(newStrA.length(), newStrB.length());
        int temp2 = longestCommonSubstring(newStrA, newStrB).length();
        return temp2 * 1.0 / temp;
    }

    /*
     * 将字符串的所有数据依次写成一行
     */
    public static String removeSign(String str) {
        StringBuffer sb = new StringBuffer();
        // 遍历字符串str,如果是汉字数字或字母，则追加到sb上面
        for (char item : str.toCharArray())
            if (charReg(item)) {
                sb.append(item);
            }
        return sb.toString();
    }

    /*
     * 判断字符是否为汉字，数字和字母， 因为对符号进行相似度比较没有实际意义，故符号不加入考虑范围。
     */
    public static boolean charReg(char charValue) {
        return (charValue >= 0x4E00 && charValue <= 0X9FA5) || (charValue >= 'a' && charValue <= 'z') || (charValue >= 'A' && charValue <= 'Z') || (charValue >= '0' && charValue <= '9');
    }

    /*
     * 求公共子串，采用动态规划算法。 其不要求所求得的字符在所给的字符串中是连续的。
     */
    public static String longestCommonSubstring(String strA, String strB) {
        char[] chars_strA = strA.toCharArray();
        char[] chars_strB = strB.toCharArray();
        int m = chars_strA.length;
        int n = chars_strB.length;

        /*
         * 初始化矩阵数据,matrix[0][0]的值为0，
         * 如果字符数组chars_strA和chars_strB的对应位相同，则matrix[i][j]的值为左上角的值加1，
         * 否则，matrix[i][j]的值等于左上方最近两个位置的较大值， 矩阵中其余各点的值为0.
         */
        int[][] matrix = new int[m + 1][n + 1];
        for (int i = 1; i <= m; i++) {
            for (int j = 1; j <= n; j++) {
                if (chars_strA[i - 1] == chars_strB[j - 1])
                    matrix[i][j] = matrix[i - 1][j - 1] + 1;
                else
                    matrix[i][j] = Math.max(matrix[i][j - 1], matrix[i - 1][j]);
            }
        }
        /*
         * 矩阵中，如果matrix[m][n]的值不等于matrix[m-1][n]的值也不等于matrix[m][n-1]的值，
         * 则matrix[m][n]对应的字符为相似字符元，并将其存入result数组中。
         */
        char[] result = new char[matrix[m][n]];
        int currentIndex = result.length - 1;
        while (matrix[m][n] != 0) {
            if (matrix[n] == matrix[n - 1])
                n--;
            else if (matrix[m][n] == matrix[m - 1][n])
                m--;
            else {
                result[currentIndex] = chars_strA[m - 1];
                currentIndex--;
                n--;
                m--;
            }
        }
        return new String(result);
    }

    /*
     * 结果转换成百分比形式
     */
    public static String similarityResult(double resule) {
        return NumberFormat.getPercentInstance(new Locale("en ", "US ")).format(resule);
    }
}