计算字符串相似度的简易算法

计算字符串相似度的简易算法

算法设计背景：

最近设计知识管理系统的资源导入功能，为了尽量的做到组件化，方便扩展，方便其他模块使用。简化组件提供的和需要的接口，设计并实现了基于 Mapping 机制的导入框架。其中有一功能用到了计算两个字符串相似度的算法，简单设计如下以便参考：

设计思想：

   把两个字符串变成相同的基本操作定义如下：

1.     修改一个字符（如把 a 变成 b）

2.     增加一个字符 (如 abed 变成 abedd)

3.     删除一个字符（如 jackbllog 变成 jackblog）

针对于 jackbllog到jackblog 只需要删除一个或增加一个 l 就可以把两个字符串变为相同。把这种操作需要的次数定义为两个字符串的距离L, 则相似度定义为 1/(L+1) 即距离加一的倒数。那么jackbllog和jackblog的相似度为 1/1+1=1/2=0.5 也就是所两个字符串的相似度是0.5，说明两个字符串已经很接近啦。

任意两个字符串的距离都是有限的，都不会超过他们的长度之和，算法设计中我们并不在乎通过一系列的修改后，得到的两个相同字符串是什么样子。所以每次只需一步操作，并递归的进行下一计算。JAVA 的实现如下：

 1 /**
 2 * 
 3 */
 4 package  org.blogjava.arithmetic;
 5
 6 import  java.util.HashMap;
 7 import  java.util.Map;
 8
 9 /**
10 * @author jack.wang
11 * 
12 */
13 public   class  StringDistance  {
14
15    public static final Map<String, String> DISTANCE_CACHE = new HashMap<String, String>();
16
17    private static int caculateStringDistance(byte[] firstStr, int firstBegin,
18            int firstEnd, byte[] secondStr, int secondBegin, int secondEnd) {
19        String key = makeKey(firstStr, firstBegin, secondStr, secondBegin);
20        if (DISTANCE_CACHE.get(key) != null) {
21            return Integer.parseInt(DISTANCE_CACHE.get(key));
22        } else {
23            if (firstBegin >= firstEnd) {
24                if (secondBegin >= secondEnd) {
25                    return 0;
26                } else {
27                    return secondEnd - secondBegin + 1;
28                }
29            }
30            if (secondBegin >= secondEnd) {
31                if (firstBegin >= firstEnd) {
32                    return 0;
33                } else {
34                    return firstEnd - firstBegin + 1;
35                }
36            }
37            if (firstStr[firstBegin] == secondStr[secondBegin]) {
38                return caculateStringDistance(firstStr, firstBegin + 1,
39                        firstEnd, secondStr, secondBegin + 1, secondEnd);
40            } else {
41                int oneValue = caculateStringDistance(firstStr, firstBegin + 1,
42                        firstEnd, secondStr, secondBegin + 2, secondEnd);
43                int twoValue = caculateStringDistance(firstStr, firstBegin + 2,
44                        firstEnd, secondStr, secondBegin + 1, secondEnd);
45                int threeValue = caculateStringDistance(firstStr,
46                        firstBegin + 2, firstEnd, secondStr, secondBegin + 2,
47                        secondEnd);
48                DISTANCE_CACHE.put(key, String.valueOf(min(oneValue, twoValue,
49                        threeValue) + 1));
50                return min(oneValue, twoValue, threeValue) + 1;
51            }
52        }
53    }
54
55    public static float similarity(String stringOne, String stringTwo) {
56        return 1f / (caculateStringDistance(stringOne.getBytes(), 0, stringOne
57                .getBytes().length - 1, stringTwo.getBytes(), 0, stringOne
58                .getBytes().length - 1) + 1);
59    }
60
61    private static int min(int oneValue, int twoValue, int threeValue) {
62        return oneValue > twoValue ? twoValue
63                : oneValue > threeValue ? threeValue : oneValue;
64    }
65
66    private static String makeKey(byte[] firstStr, int firstBegin,
67            byte[] secondStr, int secondBegin) {
68        StringBuffer sb = new StringBuffer();
69        return sb.append(firstStr).append(firstBegin).append(secondStr).append(
70                secondBegin).toString();
71    }
72
73    /**
74     * @param args
75     */
76    public static void main(String[] args) {
77        float i = StringDistance.similarity("jacklovvedyou", "jacklodveyou");
78        System.out.println(i);
79    }
80}
81