Damerau-Levenshtein アルゴリズムは文字列の距離の類似性をどのように効率的に計算しますか?

Damerau-Levenshtein アルゴリズムを使用して文字列距離の類似性を計算します

文字列間の類似性を判断することは、さまざまなアプリケーションにおいて重要です。この記事では、ある文字列 (エラー ワード) を別の文字列 (実際のワード) に変換するのに必要な変更の数を表す距離類似度の計算に焦点を当てます。具体的には、その効率性で知られるダメラウ・レーベンシュタイン (DL) アルゴリズムを調査します。

文字列距離計算のためのダメラウ・レーベンシュタインアルゴリズム

DL アルゴリズムは、隣接する文字の挿入、削除、置換、転置という 4 つの操作を考慮して 2 つの文字列間の距離を測定します。文字の不一致ごとに割り当てコストは 1 ですが、一致した場合にはコストは発生しません。このアルゴリズムは、ある文字列を別の文字列に変換するために必要なこれらの操作の最小数を計算します。

効率的な実装

パフォーマンスを向上させるために、指定されたコードではいくつかの主要な手法が採用されています。

• 配列表現: 文字列を整数の配列に変換すると、整数は文字よりも高速に比較されるため、パフォーマンスが向上します。
• 短絡: しきい値を超えた場合、距離の決定を早期に終了することができるため、計算の高速化が促進されます。
• 配列の回転: 回転に 3 つの配列を使用すると、大きな行列が必要なくなり、メモリの最適化が可能になります。
• 最適な配列次元: 短いワードの幅に沿って配列をスライスすると、リソースが最適に利用されます。

実装の詳細

提供されたコードは、文字コード ポイントの 2 つの配列間の DL 距離を計算し、最大許容距離を指定するオプションの引数を提供します。距離がしきい値を超える場合は、int.MaxValue を返します。

結論

DL アルゴリズムのこの最適化された実装は、パフォーマンスを優先しながら文字列の距離の類似性を計算する信頼性の高い方法を提供します。上記の手法を活用することで、他の実装と比較して速度が大幅に向上します。

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