Heim >Backend-Entwicklung >C++ >Wie berechnet der Damerau-Levenshtein-Algorithmus effizient die String-Abstandsähnlichkeit?
Verwenden Sie den Damerau-Levenshtein-Algorithmus, um die Ähnlichkeit der Zeichenfolgenabstände zu berechnen
Die Bestimmung der Ähnlichkeit zwischen Zeichenfolgen ist in verschiedenen Anwendungen von entscheidender Bedeutung. Dieser Artikel konzentriert sich auf die Berechnung des Abstandsähnlichkeitsmaßes, das die Anzahl der Modifikationen darstellt, die erforderlich sind, um eine Zeichenfolge (Fehlerwort) in eine andere Zeichenfolge (echtes Wort) umzuwandeln. Konkret untersuchen wir den Damerau-Levenshtein (DL)-Algorithmus, der für seine Effizienz bekannt ist.
Damerau-Levenshtein-Algorithmus zur Berechnung des Saitenabstands
Der DL-Algorithmus misst den Abstand zwischen zwei Zeichenfolgen, indem er vier Operationen berücksichtigt: Einfügen, Löschen, Ersetzen und Transponieren benachbarter Zeichen. Für jede Zeichenabweichung betragen die Zuweisungskosten 1, während für eine Übereinstimmung keine Kosten anfallen. Dieser Algorithmus berechnet die Mindestanzahl dieser Vorgänge, die erforderlich sind, um eine Zeichenfolge in eine andere umzuwandeln.
Effiziente Umsetzung
Um die Leistung zu verbessern, verwendet der angegebene Code mehrere Schlüsseltechniken:
Implementierungsdetails
Der bereitgestellte Code berechnet den DL-Abstand zwischen zwei Arrays von Zeichencodepunkten und stellt ein optionales Argument bereit, das den maximal zulässigen Abstand angibt. Wenn der Abstand den Schwellenwert überschreitet, wird int.MaxValue zurückgegeben.
Fazit
Diese optimierte Implementierung des DL-Algorithmus bietet eine zuverlässige Möglichkeit, die Ähnlichkeit der Zeichenfolgenabstände zu berechnen und gleichzeitig die Leistung zu priorisieren. Durch die Nutzung der oben genannten Techniken werden im Vergleich zu anderen Implementierungen erhebliche Geschwindigkeitsverbesserungen erzielt.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie berechnet der Damerau-Levenshtein-Algorithmus effizient die String-Abstandsähnlichkeit?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!