前言
最近翻开之前一本工作笔记，回想起之前做一个搜索功能，其中有用到计算相似度时用过编辑距离算法。记得也是leetcode hard难度，本文权当个回顾吧。
简介
Levenshtein距离，用于计算两个字符串之间的编辑距离。编辑距离的一种。是指两个字符串之间，由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数。算法概念是俄罗斯科学家弗拉基米尔·莱文斯坦（Levenshtein · Vladimir I）于1965年提出。允许的编辑操作包括：替换、插入、删除。
算法实现
1. 设定dp数组意义
dp[i][j]代表的意思为：以i - 1为结尾的字符串w1和以j - 1为结尾的字符串w2，最近的编辑距离记为dp[i][j]。
2. 推导过程
比较w1在i - 1位置和w2在j - 1位置的字符，分为两种情况。
1. 不等
- 插入 例如w1 = "ab", w2 = "bca"。
- 若在w1上加字符：为了使使w[i - 1]与w2[j - 1]字符相等，那么就需要在w1的i - 1位置插入一个"b"，w1的长度增加1。也就是说此时以i-2为结尾的w1和以j-1位结尾的w2的最近编辑距离增加了一个插入操作。 即 dp[i][j]= dp[i - 1][j] + 1;
- 若在w2上加字符：使w[i - 1]与w2[j - 1]相同，那么就需要在w2的j - 1位置插入一个"a"，w2的长度增加1。也就是说此时以i - i为结尾的w1和以j - 2位结尾的w1的最近编辑距离增加了一个插入操作。 即 dp[i][j]= dp[i][j - 1] + 1;
-
替换 w1替换w1[i - 1]，使其与word2[j - 1]相同，那么以下标i - 2为结尾的w1与i - 2为结尾的w2的最近编辑距离加一个替换字符的操作。 即 dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
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删除 删除与插入其实所需要的操作数是一样的。在w1上删除一个字符，等同于在w2上插入一个字符的操作数。
以上三种操作，取最少编辑距离即：dp[i][j] = min({dp[i - 1][j], dp[i][j - 1], dp[i - 1][j - 1]}) + 1;
2. 相等
若w1[i - 1] == w2[j - 1]，无需编辑。 即 dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1];
通过以上两种情况，可推导出动态转移方程：
边界情况: 一个空串和一个非空串的编辑距离为dp[i][0] = i和dp[0][j] = j，dp[i][0]相当于对w1执行i次删除操作，dp[0][j]相当于对w1执行j次操作。
class Solution {
public:
int minDistance(string word1, string word2) {
int size1 = word1.size(), size2 = word2.size();
vector<vector<int>> dp(size1 + 1, vector<int>(size2 + 1, 0));
for (int i = 0; i <= size1; i++) {
dp[i][0] = i;
}
for (int i = 0; i <= size2; i++) {
dp[0][i] = i;
}
for (int i = 1; i <= size1; i++) {
for (int j = 1; j <= size2; j++) {
if (word1[i - 1] == word2[j - 1]) {
dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1];
}else {
dp[i][j] = min({dp[i][j - 1], dp[i - 1][j - 1], dp[i - 1][j]}) + 1;
}
}
}
return dp[size1][size2];
}
};
其他
- 用户的一些输入模糊匹配。如Elasticsearch的Fuzzy query。
- 如果某场景要求string的前部分越相似分数越高。例如对于计算"12A45"，"12345A"和"12345"的Levenshtein距离值是相同的。此时可用Jaro–Winkler distance。Jaro-Winkler distance会给起始部分就相同的字符串更高的分数。有兴趣的小伙伴可以去google下具体实现。
