原则上,这个问题可以独立于语言来回答,但具体来说,我正在寻找 Javascript 实现。
是否有任何库可以让我衡量两个字符串的“同一性”?更一般地说,是否有任何算法可以实现(在 Javascript 中)?
以下面的字符串为例
Abnormal Elasticity of Single-Crystal Magnesiosiderite across the Spin Transition in Earth’s Lower Mantle
还要考虑以下略微调整的字符串。注意不同的粗体部分
bnormal Elasticity of Single Crystal Magnesio-Siderite across the Spin-Transition in Earths Lower Mantle.
Javascript 的原生相等运算符不会告诉您很多关于这些字符串之间关系的信息。在这种特殊情况下,您可以使用正则表达式匹配字符串,但通常只有当您知道预期的差异时才有效。如果输入字符串是随机的,这种方法的通用性很快就会失效。
方法... 我可以想象编写一个算法,将输入字符串拆分为任意数量的 N 子字符串,然后将目标字符串与所有这些字符串进行匹配子字符串,并使用匹配的数量作为相同性的度量。但这感觉像是一种没有吸引力的方法,我什至不想考虑 O 有多大取决于 N。
在我看来,这样的算法中有很多自由参数。例如,字符的大小写敏感性是否应该比字符的顺序保留对测量的贡献相等/更多/更少,这似乎是设计者做出的任意选择,即:
identicality("Abxy", "bAxy")versusidenticality("Abxy", "aBxy")
更具体地定义要求... 第一个示例是我可以使用它的场景。我正在加载一堆字符串(学术论文的标题),然后检查我的数据库中是否有它们。但是,源可能包含拼写错误、约定差异、错误等等,这使得匹配变得困难。在这种特定情况下,可能有一种更简单的方法来匹配标题:由于您可以预料到可能会出现什么问题,因此您可以写下一些正则表达式。
最佳答案
你可以实现Hirschberg's algorithm并区分删除/插入操作
(或改变Levenshtein)。
对于 Hirschbers("Abxy", "bAxy") results are :
It was 2 edit operations:
keep: 3
insert: 1
delete: 1
对于 Hirschbers("Abxy", "aBxy") results are :
It was 2 edit operations:
keep: 2
replace: 2
您可以在 this page 上查看 javascript 实现.
function optimalStringAlignmentDistance(s, t) {
// Determine the "optimal" string-alignment distance between s and t
if (!s || !t) {
return 99;
}
var m = s.length;
var n = t.length;
/* For all i and j, d[i][j] holds the string-alignment distance
* between the first i characters of s and the first j characters of t.
* Note that the array has (m+1)x(n+1) values.
*/
var d = new Array();
for (var i = 0; i <= m; i++) {
d[i] = new Array();
d[i][0] = i;
}
for (var j = 0; j <= n; j++) {
d[0][j] = j;
}
// Determine substring distances
var cost = 0;
for (var j = 1; j <= n; j++) {
for (var i = 1; i <= m; i++) {
cost = (s.charAt(i-1) == t.charAt(j-1)) ? 0 : 1; // Subtract one to start at strings' index zero instead of index one
d[i][j] = Math.min(d[i][j-1] + 1, // insertion
Math.min(d[i-1][j] + 1, // deletion
d[i-1][j-1] + cost)); // substitution
if(i > 1 && j > 1 && s.charAt(i-1) == t.charAt(j-2) && s.charAt(i-2) == t.charAt(j-1)) {
d[i][j] = Math.min(d[i][j], d[i-2][j-2] + cost); // transposition
}
}
}
// Return the strings' distance
return d[m][n];
}
alert(optimalStringAlignmentDistance("Abxy", "bAxy"))
alert(optimalStringAlignmentDistance("Abxy", "aBxy"))
function damerauLevenshteinDistance(s, t) {
// Determine the Damerau-Levenshtein distance between s and t
if (!s || !t) {
return 99;
}
var m = s.length;
var n = t.length;
var charDictionary = new Object();
/* For all i and j, d[i][j] holds the Damerau-Levenshtein distance
* between the first i characters of s and the first j characters of t.
* Note that the array has (m+1)x(n+1) values.
*/
var d = new Array();
for (var i = 0; i <= m; i++) {
d[i] = new Array();
d[i][0] = i;
}
for (var j = 0; j <= n; j++) {
d[0][j] = j;
}
// Populate a dictionary with the alphabet of the two strings
for (var i = 0; i < m; i++) {
charDictionary[s.charAt(i)] = 0;
}
for (var j = 0; j < n; j++) {
charDictionary[t.charAt(j)] = 0;
}
// Determine substring distances
for (var i = 1; i <= m; i++) {
var db = 0;
for (var j = 1; j <= n; j++) {
var i1 = charDictionary[t.charAt(j-1)];
var j1 = db;
var cost = 0;
if (s.charAt(i-1) == t.charAt(j-1)) { // Subtract one to start at strings' index zero instead of index one
db = j;
} else {
cost = 1;
}
d[i][j] = Math.min(d[i][j-1] + 1, // insertion
Math.min(d[i-1][j] + 1, // deletion
d[i-1][j-1] + cost)); // substitution
if(i1 > 0 && j1 > 0) {
d[i][j] = Math.min(d[i][j], d[i1-1][j1-1] + (i-i1-1) + (j-j1-1) + 1); //transposition
}
}
charDictionary[s.charAt(i-1)] = i;
}
// Return the strings' distance
return d[m][n];
}
alert(damerauLevenshteinDistance("Abxy", "aBxy"))
alert(damerauLevenshteinDistance("Abxy", "bAxy"))
Optimal String Alignmenthas better performance
Optimal String Alignment Distance0.20-0.30ms
Damerau-Levenshtein Distance0.40-0.50ms
关于javascript - 测量字符串的相同性(在 Javascript 中),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/41873032/
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