转载自： https://blog.csdn.net/JavaReact/article/details/82144732
算法简介：
Levenshtein Distance，又称编辑距离，指的是两个字符串之间，由一个转换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。
编辑距离的算法是首先由俄国科学家Levenshtein提出的，故又叫Levenshtein Distance。
- /**
- * 比较两个字符串的相识度
- * 核心算法：用一个二维数组记录每个字符串是否相同，如果相同记为0，不相同记为1，每行每列相同个数累加
- * 则数组最后一个数为不相同的总数，从而判断这两个字符的相识度
- *
- * @param str
- * @param target
- * @return
- */
- private static int compare(String str, String target) {
- int d[][]; // 矩阵
- int n = str.length();
- int m = target.length();
- int i; // 遍历str的
- int j; // 遍历target的
- char ch1; // str的
- char ch2; // target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 (n == 0) {
- return m;
- }
- if (m == 0) {
- return n;
- }
- d = new int[n + 1][m + 1];
- // 初始化第一列
- for (i = 0; i <= n; i++) {
- d[i][0] = i;
- }
- // 初始化第一行
- for (j = 0; j <= m; j++) {
- d[0][j] = j;
- }
- for (i = 1; i <= n; i++) {
- // 遍历str
- ch1 = str.charAt(i - 1);
- // 去匹配target
- for (j = 1; j <= m; j++) {
- ch2 = target.charAt(j - 1);
- if (ch1 == ch2 || ch1 == ch2 + 32 || ch1 + 32 == 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[n][m];
- }
- /**
- * 获取最小的值
- */
- private static int min(int one, int two, int three) {
- return (one = one < two ? one : two) < three ? one : three;
- }
- /**
- * 获取两字符串的相似度
- */
- public static float getSimilarityRatio(String str, String target) {
- int max = Math.max(str.length(), target.length());
- return 1 - (float) compare(str, target) / max;
- }
- public static void main(String[] args) {
- String a= "Steel";
- String b = "Steel Pipe";
- System.out.println("相似度："+getSimilarityRatio(a,b));
- }
算法原理：
该算法的解决是基于动态规划的思想，具体如下：
设 s 的长度为 n，t 的长度为 m。如果 n = 0，则返回 m 并退出；如果 m=0，则返回 n 并退出。否则构建一个数组 d[0..m, 0..n]。
将第0行初始化为 0..n，第0列初始化为0..m。
依次检查 s 的每个字母(i=1..n)。
依次检查 t 的每个字母(j=1..m)。
如果 s[i]=t[j]，则 cost=0；如果 s[i]!=t[j]，则 cost=1。将 d[i,j] 设置为以下三个值中的最小值：
紧邻当前格上方的格的值加一，即 d[i-1,j]+1
紧邻当前格左方的格的值加一，即 d[i,j-1]+1
当前格左上方的格的值加cost，即 d[i-1,j-1]+cost
重复3-6步直到循环结束。d[n,m]即为莱茵斯坦距离。
参考链接：
http://wdhdmx.iteye.com/blog/1343856
https://www.cnblogs.com/ymind/archive/2012/03/27/fast-memory-efficient-Levenshtein-algorithm.html