Levenshtein Distane (莱文斯坦距离)
Levenshtein距离(LD)是衡量两个字符串之间的相似度,我们将称之为源字符串(s)和目标字符串(t)的距离是删除,插入,或需要替换变换成t。例如,
- 如果s是test,t是test,那么
LD(s, t) = 0
,因为他们之前不需要转换,字符串已经完全相同。 - 如果s是test,t是tent,那么
LD(s, t) = 1
,因为一次替换(将’s’替换为’n’)就可以将s转换成t。
莱温斯坦距离越大,则表示两个字符串的相似度越小。
Levenshtein distance是以俄罗斯科学家Vladimir Levenshtein,他在1965年设计了这个算法,这个度量值有时也被称为编辑距离(edit distance)
用途:
- 拼写检查(spell checking)
- 语音识别(speech recognition)
- DNA分析(DNA analysis)
- 抄袭检测
算法步骤(algorithm)
String s;
String t;
int n = s.length()
int m = t.length()
int cost = 0;
n
是字符串s
的长度,m
是字符串t
的长度- 如果
n == 0
返回m
- 如果
m == 0
返回n
- 构造一个矩阵,行数(rows)是
0...m
,列数(columns)是0...n
- 如果
- 初始化第一行:
0-m
,- 初始化第一列:
0-n
- 初始化第一列:
- 检查字符串
s
的每个字符(i = 1; i < n; i++
) - 检查字符串
t
的每个字符串(j = 1; j < n; j++
) - 如果
s[i] == t[j]
,cost = 0
,否则cost = 1
- 设置矩阵
matrix
单元格d[i, j]
的值为下面三种情况的最小值:- 紧接着上面的单元格加一
d[i-1, j]+1
- 左边的单元格加一
d[i, j-1] + 1
- 左上方的单元格加上
cost
:d[i - 1, j - 1] + cost
- 紧接着上面的单元格加一
- 在迭代步骤
(3,4,5,6)
完成之后,在单元格d[n, m]
中找到距离
列子
# 两个字符串s 和t
String s = "GUMBO";
String t = “GAMBOL”;
步骤1和步骤2
– G U M B O - | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5
G | 1 |
A | 2 |
M | 3 |
B | 4 |
O | 5 |
L | 6 |
步骤3到步骤6,当i=1
- | - | G | U | M | B | O |
-- | - | - | - | - | - | - |
- | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5
G | 1 | 0 |
A | 2 | 1
M | 3 | 2
B | 4 | 3
O | 5 | 4
L | 6 | 5
步骤3到步骤6,当i=2
– G U M B O - | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5
G | 1 | 0 | 1
A | 2 | 1 | 1
M | 3 | 2 | 2
B | 4 | 3 | 3
O | 5 | 4 | 4
L | 6 | 5 | 5
步骤3到步骤6,当i=3
– G U M B O - | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5
G | 1 | 0 | 1 | 2
A | 2 | 1 | 1 | 2
M | 3 | 2 | 2 | 1
B | 4 | 3 | 3 | 2
O | 5 | 4 | 4 | 3
L | 6 | 5 | 5 | 4
步骤3到步骤6,当i=4
– G U M B O - | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5
G | 1 | 0 | 1 | 2 | 3
A | 2 | 1 | 1 | 2 | 3
M | 3 | 2 | 2 | 1 | 2
B | 4 | 3 | 3 | 2 | 1
O | 5 | 4 | 4 | 3 | 2
L | 6 | 5 | 5 | 4 | 3
步骤3到步骤6,当i=5
– G U M B O - | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5
G | 1 | 0 | 1 | 2 | 3 | 4
A | 2 | 1 | 1 | 2 | 3 | 4
M | 3 | 2 | 2 | 1 | 2 | 3
B | 4 | 3 | 3 | 2 | 1 | 2
O | 5 | 4 | 4 | 3 | 2 | 1
L | 6 | 5 | 5 | 4 | 3 | 2
步骤7
得到距离在矩阵的右下角,”GUMBO”可以通过两个步骤得到”GAMBOL”
- 把
U
替换成A
- 在
O
后面插入L
所以他们的距离是2