1.百度百科介绍:

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。

2.用途

模糊查询

3.实现过程

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。

 

abc a b c
abe 0 1 2 3
a 1 A处
b 2
e 3

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:

上面的值和左面的值都要求加1,这样得到1+1=2。

A处 由于是两个a相同,左上角的值加0.这样得到0+0=0。

这是后有三个值,左边的计算后为2,上边的计算后为2,左上角的计算为0,所以A处 取他们里面最小的0.

d.于是表成为下面的样子

abc a b c
abe 0 1 2 3
a 1 0
b 2 B处
e 3

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

 

abc a b c
abe 0 1 2 3
a 1 0
b 2 1
e 3 C处

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

a b c
0 1 2 3
a 1 A处 0 D处 1 G处 2
b 2 B处 1 E处 0 H处 1
e 3 C处 2 F处 1 I处 1

 

I处: 表示abc 和abe 有1个需要编辑的操作。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。

4.lua代码实现

  1. strA = {"今", “天”, “是”, “星”, “期”, “四”}

  2. strB = {"今", “天”, “是”, “星”, “期”,“(”, “四”, “)”}

  3. 结果是75%

  4. function levenshtein(strA, strB)

  5.    local tempTb = {}

  6.    for m = 1, (#strA + 1), 1 do

  7.        tempTb[m] = {}

  8.        tempTb[m][1] = m - 1

  9.    end

  10.   for n = 1, (#strB + 1), 1 do

  11.     tempTb[1][n] = n - 1

  12.   end

  13.   for i = 2, (#strA + 1) , 1 do

  14.     for j = 2, (#strB + 1), 1 do

  15.         local x = tempTb[i - 1][j] + 1    --删除

  16.         local y = tempTb[i][j - 1] + 1    --插入

  17.         local z = 0

  18.         if strA[i - 1] == strB[j - 1] then  --替换

  19.             z = tempTb[i -1][j - 1]

  20.         else

  21.             z = tempTb[i -1][j - 1] + 1

  22.         end

  23.        tempTb[i][j] = math.min(x,y,z)

  24.     end

  25.   end

  26.   return (1- tempTb[#strA + 1][#strB + 1]/math.max(#strA, #strB))*100

  27. end

5.猜测原理

为什么这样就能算出相似度了?

首先在连续相等的字符就可以考虑到

红色是取值的顺序。

1.今天周一    天周一

 

0 1 2 3
1 1 2 3
2 1 2 3
3 2 1 3
4 3 3 1

实现是去掉“今”,一步完成。

2.听说马上就要放假了 你听说要放假了

 

0 1 2 3 4 5 6 7
1 1 1 2 3 4 5 6
2 2 2 1 2 3 4 5
3 3 3 2 2 3 4 5
4 4 4 3 3 3 4 5
5 5 5 4 4 4 4 5
6 6 6 5 4 5 5 5
7 7 7 6 5 4 5 6
8 8 8 7 6 5 4 6
9 9 9 8 7 6 6 4

这两个字符串是:

去掉“你”,加上“马上就”,总共四步操作。