Damerau-Levenshtein 알고리즘은 문자열 거리 유사성을 어떻게 효율적으로 계산합니까?

Damerau-Levenshtein 알고리즘을 사용하여 문자열 거리 유사성 계산

문자열 간의 유사성을 확인하는 것은 다양한 애플리케이션에서 매우 중요합니다. 이 기사에서는 한 문자열(오류 단어)을 다른 문자열(실제 단어)로 변환하는 데 필요한 수정 횟수를 나타내는 거리 유사성 측정 계산에 중점을 둡니다. 특히 효율성이 뛰어난 것으로 알려진 Damerau-Levenshtein(DL) 알고리즘을 살펴봅니다.

문자열 거리 계산을 위한 Damerau-Levenshtein 알고리즘

DL 알고리즘은 삽입, 삭제, 대체, 인접 문자의 전치 등 4가지 작업을 고려하여 두 문자열 사이의 거리를 측정합니다. 각 문자 불일치에 대해 할당 비용은 1이고 일치에는 비용이 발생하지 않습니다. 이 알고리즘은 한 문자열을 다른 문자열로 변환하는 데 필요한 이러한 작업의 최소 수를 계산합니다.

효율적인 구현

성능을 향상시키기 위해 주어진 코드는 몇 가지 주요 기술을 사용합니다.

• 배열 표현: 문자열을 정수 배열로 변환하면 정수가 문자보다 더 빨리 비교되므로 성능이 향상될 수 있습니다.
• 단락: 임계값을 초과하는 경우 거리 판별이 조기 종료되어 더 빠른 계산이 촉진될 수 있습니다.
• 배열 회전: 회전을 위해 3개의 배열을 사용하면 큰 행렬이 필요하지 않아 메모리 최적화가 가능합니다.
• 최적의 배열 크기: 더 짧은 단어의 너비에 걸쳐 배열을 분할하면 리소스를 최적으로 활용할 수 있습니다.

구현내역

제공된 코드는 문자 코드 포인트의 두 배열 사이의 DL 거리를 계산하고 허용되는 최대 거리를 지정하는 선택적 인수를 제공합니다. 거리가 임계값을 초과하면 int.MaxValue를 반환합니다.

결론

DL 알고리즘의 최적화된 구현은 성능을 우선시하면서 문자열 거리 유사성을 계산하는 안정적인 방법을 제공합니다. 위의 기술을 활용함으로써 다른 구현에 비해 속도가 크게 향상됩니다.

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