我們如何優化 Damerau-Levenshtein 距離計算以加快字串相似度比較？

加速字串相似度：最佳化 Damerau-Levenshtein 距離計算

簡介：

有效比較字串的相似度對於拼字檢查、糾錯和文字分類等應用至關重要。 Damerau-Levenshtein 距離 (DLD) 是為此目的廣泛使用的測量標準。

挑戰：

確定字串相似性涉及量化將一個字串轉換為另一個字串所需的編輯（插入、刪除、替換和轉置）。 DLD 將其表示為距離，通常透過較長字串的長度進行標準化。

我們的最佳化解決方案：

本文介紹了一種計算 DLD 的高效能演算法，其效能顯著優於現有方法。 主要最佳化包括：

• 整數陣列表示：使用整數陣列而不是字串來進行更快的比較。
• 提前退出（短路）：如果距離超過預先定義的閾值，計算就會停止，從而節省計算時間。
• 旋轉數組：使用旋轉數組集代替大矩陣，最大限度地減少記憶體使用。
• 最佳化列寬：較短的字串長度決定列寬，減少計算次數。

程式碼範例：

最佳化後的演算法實作如下：

<code>public static int DamerauLevenshteinDistance(int[] source, int[] target, int threshold) {
    // ... [implementation as provided in the reference answer]
}</code>

實作與結果：

<code>// Sample strings
int[] source = { 'h', 'o', 's', 'p', 'i', 't', 'a', 'l' };
int[] target = { 'h', 'a', 's', 'p', 'i', 't', 'a' };

// Calculate Damerau-Levenshtein Distance
int distance = DamerauLevenshteinDistance(source, target, 2);

// Compute similarity (percentage)
double similarity = 1.0 - (distance / (double)source.Length);</code>

最佳化後的演算法比傳統方法顯示出顯著的速度提升。

結論：

這種最佳化的 Damerau-Levenshtein 距離計算可顯著提高效能，使其成為需要快速、精確的字串相似性分析的應用程式的理想選擇。

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