如何有效计算两个字符串之间的 Damerau-Levenshtein 距离？

利用Damerau-Levenshtein算法计算给定字符串的距离相似度

在拼写检查和文本比较等多种应用中，确定字符串之间的相似度至关重要。Damerau-Levenshtein距离是一种有效的度量方法，它计算将一个字符串转换为另一个字符串所需的最小编辑次数（插入、删除、替换或转置）。

Damerau-Levenshtein算法的性能优化

为了在计算Damerau-Levenshtein距离时获得最佳性能，请考虑以下关键点：

• 将字符串转换为整数数组： 与字符相比，比较整数数组的速度要快得多。
• 短路机制： 如果当前距离超过指定阈值，则停止计算。
• 旋转数组集合： 使用三个数组而不是大型矩阵来减少内存开销。
• 优化数组切片： 确保数组与较短的字符串对齐。

代码实现

以下优化的C#代码片段实现了Damerau-Levenshtein算法：

<code class="language-csharp">public static int DamerauLevenshteinDistance(int[] source, int[] target, int threshold) {
    int length1 = source.Length;
    int length2 = target.Length;

    if (Math.Abs(length1 - length2) > threshold) { return int.MaxValue; }

    if (length1 > length2) {
        Swap(ref target, ref source);
        Swap(ref length1, ref length2);
    }

    int maxi = length1;
    int maxj = length2;

    int[] dCurrent = new int[maxi + 1];
    int[] dMinus1 = new int[maxi + 1];
    int[] dMinus2 = new int[maxi + 1];
    int[] dSwap;

    for (int i = 0; i  1 && j > 1 && source[im2] == target[jm1] && source[im1] == target[j - 2])
                min = Math.Min(min, dMinus2[im2] + cost);
            dCurrent[i] = min;
            if (min  threshold) { return int.MaxValue; }
    }

    int result = dCurrent[maxi];
    return (result > threshold) ? int.MaxValue : result;
}</code>

以上是如何有效计算两个字符串之间的 Damerau-Levenshtein 距离？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！