利用编辑距离(Edit Distance)计算两个字符串的相似度
编辑距离(Edit Distance)，又称Levenshtein距离，是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。一般来说，编辑距离越小，两个串的相似度越大。
例如将kitten一字转成sitting:
sitten (k→s)
sittin (e→i)
sitting (→g)
俄罗斯科学家Vladimir Levenshtein在1965年提出这个概念。
之前用jsoup做网络爬虫的时候用到了这个
来计算两个字符串的相似度，今天整理出来向Vladimir Levenshtein致敬。
/**
* 编辑距离(Edit Distance)求字符串相似度
* @author InJavaWeTrust http://injavawetrust.iteye.com
*
*/
public class EditDistance { /**
* 求三个数中最小的一个
* @param one
* @param two
* @param three
* @return
*/
public int min(int one, int two, int three) {
int min = one;
if (two < min) {
min = two;
}
if (three < min) {
min = three;
}
return min;
} /**
* 求编辑距离(Edit Distance)
* @param str1
* @param str2
* @return 编辑距离
*/
public int editDistance(String str1, String str2) {
int d[][]; // 矩阵
int y = str1.length();
int x = str2.length();
char ch1; // str1的
char ch2; // str2的
int temp; // 记录相同字符,在某个矩阵位置值的增量,不是0就是1
if (y == 0) {
return x;
}
if (x == 0) {
return y;
}
d = new int[y + 1][x + 1]; // 计算编辑距离二维数组
for (int j = 0; j <= x; j++) { // 初始化编辑距离二维数组第一行
d[0][j] = j;
}
for (int i = 0; i <= y; i++) { // 初始化编辑距离二维数组第一列
d[i][0] = i;
}
for (int i = 1; i <= y; i++) { // 遍历str1
ch1 = str1.charAt(i - 1);
// 去匹配str2
for (int j = 1; j <= x; j++) {
ch2 = str2.charAt(j - 1);
if (ch1 == ch2) {
temp = 0;
} else {
temp = 1;
}
// 左边+1,上边+1, 左上角+temp取最小
d[i][j] = min(d[i - 1][j] + 1, d[i][j - 1] + 1, d[i - 1][j - 1] + temp);
}
}
return d[y][x];
} /**
* 计算相似度
* @param str1
* @param str2
* @return
*/
public double similar(String str1, String str2) {
int ed = editDistance(str1, str2);
return 1 - (double) ed / Math.max(str1.length(), str2.length());
} public static void main(String[] args) {
String str1 = "1234";
String str2 = "1254";
System.out.println("字符串相似度: " + new EditDistance().similar(str1, str2));
}
}
运行结果：
