首页 > 后端开发 > C++ > 我们如何有效地计算两个字符串之间的 Damerau-Levenshtein 距离?

我们如何有效地计算两个字符串之间的 Damerau-Levenshtein 距离?

Linda Hamilton
发布: 2025-01-15 11:35:45
原创
804 人浏览过

How Can We Efficiently Calculate the Damerau-Levenshtein Distance Between Two Strings?

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:

  1. 将字符串转换为代码点数组以加快比较速度。
  2. 利用短路机制,如果距离超过指定阈值则终止计算。
  3. 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)

{

    // ... 代码略 ...

 

    //// 旋转数组

    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>

登录后复制

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!

来源:php.cn
本站声明
本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系admin@php.cn
作者最新文章
热门教程
更多>
最新下载
更多>
网站特效
网站源码
网站素材
前端模板