Comment pouvons-nous optimiser l'algorithme de Damerau-Levenshtein pour la comparaison de similarité de chaînes ?

Comparaison de chaînes basée sur la mesure de similarité de distance

Introduction :

En linguistique informatique et en traitement du langage naturel, la détermination de la similarité entre deux chaînes est cruciale pour une variété d'applications. Une métrique largement utilisée est la métrique de similarité de distance, qui quantifie le nombre de modifications nécessaires pour transformer une chaîne en une autre. Cet article vise à fournir une introduction complète au calcul de la mesure de similarité de distance entre deux chaînes données, en se concentrant sur l'optimisation des performances.

Algorithme de Damerau-Levenshtein :

L'algorithme de Damerau-Levenshtein est une technique largement adoptée pour calculer la mesure de similarité de distance entre deux chaînes. Il considère les opérations suivantes : insertion, suppression, remplacement et transposition. Cet algorithme calcule le nombre minimum de ces opérations nécessaires pour convertir une chaîne en une autre. Par exemple, la distance Damerau-Levenshtein entre « hôpital » et « haspita » est de 2 (une substitution et une transposition).

Considérations relatives aux performances :

Pour les applications sensibles aux performances, l'optimisation de la mise en œuvre de l'algorithme de Damerau-Levenshtein est cruciale. Voici quelques considérations clés :

• Représenter une chaîne sous la forme d'un tableau d'entiers : La conversion d'une chaîne en un tableau de points de code (un entier représentant chaque caractère) permet des opérations de comparaison plus rapides.
• Mécanisme de court-circuit : Mettre en œuvre un mécanisme qui s'arrête lorsque la distance dépasse un seuil prédéfini peut améliorer considérablement les performances.
• Tableaux pivotés : L'utilisation d'un ensemble de tableaux pivotés au lieu de grandes matrices peut réduire la consommation de mémoire et améliorer l'efficacité du cache.

Mise en œuvre du code :

Le code suivant fournit une implémentation optimisée de l'algorithme de Damerau-Levenshtein en C# :

public static int DamerauLevenshteinDistance(int[] source, int[] target, int threshold)
{
    if (Math.Abs(source.Length - target.Length) > threshold) return int.MaxValue;
    if (source.Length > target.Length) Swap(ref target, ref source);
    int maxi = source.Length;
    int maxj = target.Length;
    int[] dCurrent = new int[maxi + 1];
    int[] dMinus1 = new int[maxi + 1];
    int[] dMinus2 = new int[maxi + 1];
    int[] dSwap;
    for (int i = 0; i <= maxi; i++) dCurrent[i] = i;
    for (int j = 1; j <= maxj; j++)
    {
        dMinus2 = dMinus1;
        dMinus1 = dCurrent;
        dCurrent = new int[maxi + 1];
        dCurrent[0] = j;
        for (int i = 1; i <= maxi; i++)
        {
            int cost = (source[i - 1] == target[j - 1]) ? 0 : 1;
            int del = dMinus1[i] + 1;
            int ins = dCurrent[i - 1] + 1;
            int sub = dMinus1[i - 1] + cost;
            int min = (del < ins) ? (del < sub ? del : sub) : (ins < sub ? ins : sub);
            if (i > 1 && j > 1 && source[i - 2] == target[j - 1] && source[i - 1] == target[j - 2])
                min = Math.Min(min, dMinus2[i - 2] + cost);
            dCurrent[i] = min;
            if (min > threshold) return int.MaxValue;
        }
    }
    return (dCurrent[maxi] > threshold) ? int.MaxValue : dCurrent[maxi];
}

static void Swap<T>(ref T arg1, ref T arg2)
{
    T temp = arg1;
    arg1 = arg2;
    arg2 = temp;
}

Cette implémentation suit les considérations d'amélioration des performances décrites précédemment. En représentant la chaîne sous la forme d'un tableau d'entiers et en utilisant un tableau pivoté, cela accélère considérablement le processus de calcul.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!