高效计算字符串距离相似度
在拼写检查和文本分析等应用中,经常需要计算两个字符串之间的距离相似度。Damerau-Levenshtein算法是一种常用的方法,它衡量将一个字符串转换为另一个字符串所需的修改次数。
高性能代码实现
为了优化性能,我们采用了一种改进的Damerau-Levenshtein算法实现。它包含以下几种性能增强技术:
- 将字符串转换为代码点数组以加快比较速度。
- 利用短路机制,如果距离超过指定阈值则终止计算。
- 使用三个旋转数组代替矩阵,优化短字符串的数组切片操作。
示例代码
以下代码展示了改进后的Damerau-Levenshtein算法,其执行速度比现有实现快得多:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 | <code class = "language-c#" > public static int DamerauLevenshteinDistance(int[] source, int[] target, int threshold)
{
dSwap = dMinus2;
dMinus2 = dMinus1;
dMinus1 = dCurrent;
dCurrent = dSwap;
int jm1 = 0, im1 = 0, im2 = -1;
for (int j = 1; j 1 && j > 1 && source[im2] == target[jm1] && source[im1] == target[j - 2])
min = Math.Min(min, dMinus2[im2] + cost);
dCurrent[i] = min;
if (min threshold) { return int.MaxValue; }
}
int result = dCurrent[maxi];
return (result > threshold) ? int.MaxValue : result;
}</code>
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性能考量
上述代码中实现的性能增强带来了显著的速度提升:
- 比维基百科上的C#示例快约10倍(即使没有最大距离限制)。
- 当提供最大距离时,性能优势可提升到30倍到100倍。
以上是我们如何有效地计算两个字符串之间的 Damerau-Levenshtein 距离?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!