Java 比较两个字符串的相似度算法（Levenshtein Distance）

Levenshtein 距离，又称编辑距离，

指的是两个字符串之间，由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数。

许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。

编辑距离的算法是首先由俄国科学家Levenshtein提出的，故又叫Levenshtein Distance。

算法实现原理图解：

a.首先是有两个字符串,这里写一个简单的 abc 和 abe

b.将字符串想象成下面的结构。

A 处 是一个标记，为了方便讲解，不是这个表的内容。

c.来计算 A 处 出得值

它的值取决于：左边的 1、上边的 1、左上角的 0。

按照 Levenshtein distance 的意思：

上面的值加 1 ，得到 1+1=2 ，

左面的值加 1 ，得到 1+1=2 ，

左上角的值根据字符是否相同，相同加 0 ，不同加 1 。A 处由于是两个 a 相同，左上角的值加 0 ，得到 0+0=0 。

然后从我们上面计算出来的 2，2，0 三个值中选取最小值，所以 A 处的值为 0 。

d.于是表成为下面的样子

在 B 处 会同样得到三个值，左边计算后为 3 ，上边计算后为 1 ，在 B 处 由于对应的字符为 a、b ，不相等，所以左上角应该在当前值的基础上加 1 ，这样得到 1+1=2 ，在（3,1,2）中选出最小的为 B 处的值。

e.于是表就更新了

C 处 计算后：上面的值为 2 ，左边的值为 4 ，左上角的：a 和 e 不相同，所以加 1 ，即 2+1 ，左上角的为 3 。

在（2,4,3）中取最小的为 C 处的值。

f.于是依次推得到

I 处: 表示 abc 和 abe 有1个需要编辑的操作（ c 替换成 e ）。这个是需要计算出来的。

同时，也获得一些额外的信息：

A处: 表示a      和a       需要有0个操作。字符串一样

B处: 表示ab    和a       需要有1个操作。

C处: 表示abe  和a       需要有2个操作。

D处: 表示a      和ab     需要有1个操作。

E处: 表示ab    和ab     需要有0个操作。字符串一样

F处: 表示abe  和ab     需要有1个操作。

G处: 表示a      和abc   需要有2个操作。

H处: 表示ab    和abc   需要有1个操作。

I处: 表示abe   和abc    需要有1个操作。

g.计算相似度

先取两个字符串长度的最大值 maxLen，用 1-（需要操作数 除 maxLen），得到相似度。

例如 abc 和  abe  一个操作，长度为 3 ，所以相似度为 1-1/3=0.666 。

public class CompareStrSimUtil {
private static int compare(String str, String target, boolean isIgnore) {
int d[][]; // 矩阵
int n = str.length();
int m = target.length();
int i; // 遍历str的
int j; // 遍历target的
char ch1; // str的
char ch2; // target的
int temp; // 记录相同字符,在某个矩阵位置值的增量,不是0就是1
if (n == 0) {
return m;
}
if (m == 0) {
return n;
}
d = new int[n + 1][m + 1];
for (i = 0; i <= n; i++) { // 初始化第一列
d[i][0] = i;
}
for (j = 0; j <= m; j++) { // 初始化第一行
d[0][j] = j;
}
for (i = 1; i <= n; i++) { // 遍历str
ch1 = str.charAt(i - 1);
// 去匹配target
for (j = 1; j <= m; j++) {
ch2 = target.charAt(j - 1);
if (isIgnore) {
if (ch1 == ch2 || ch1 == ch2 + 32 || ch1 + 32 == ch2) {
temp = 0;
} else {
temp = 1;
}
} else {
if (ch1 == ch2) {
temp = 0;
} else {
temp = 1;
}
}
// 左边+1,上边+1, 左上角+temp取最小
d[i][j] = min(d[i - 1][j] + 1, d[i][j - 1] + 1, d[i - 1][j - 1] + temp);
}
}
return d[n][m];
}
private static int min(int one, int two, int three) {
return (one = one < two ? one : two) < three ? one : three;
}
public static float getSimilarityRatio(String str, String target, boolean isIgnore) {
float ret = 0;
if (Math.max(str.length(), target.length()) == 0) {
ret = 1;
} else {
ret = 1 - (float) compare(str, target, isIgnore) / Math.max(str.length(), target.length());
}
return ret;
}
public static void main(String[] args) {
CompareStrSimUtil lt = new CompareStrSimUtil();
String str = "ab";
String target = "ＡBC";
System.out.println("similarityRatio=" + lt.getSimilarityRatio(str, target, true));
}
}

最后

以上就是爱撒娇夕阳为你收集整理的Java 比较两个字符串的相似度算法（Levenshtein Distance）的全部内容，希望文章能够帮你解决Java 比较两个字符串的相似度算法（Levenshtein Distance）所遇到的程序开发问题。

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