Levenshtein Distance + LCS 算法计算两个字符串的相似度

 【园里很多前辈写过关于Levenshtein Distance算法的文章，对算法原理有很深入的剖析讲解。我这里班门弄斧，尽我所能，将这个算法以更加通俗易懂的语言来阐述，有何纰漏，请指出和见谅】

Levenshtein Distance，编辑距离算法，是指从字符串A变成字符串B，所需的最少编辑（增，删，插入）次数。应用也相当广泛，这里我们用来求解两个字符串的相似度。

算法原理我就不再说明（注，对于算法原理，请参照 http://en.wikipedia.org/wiki/Levenshtein_distance ），这里只图解实现的过程。

【例子】假设现在有源串“jary”与目标串“jerry”，求源串到目标串的编辑距离。

图解过程如下：

step 1：初始化如下矩阵

 

step 2：从源串的第一个字符（“j”）开始，从上至下与目标串进行对比

如果两个字符相等，则在从此位置的左，上，左上三个位置中取出最小的值, 如果最小值在 左，上 这两个位置上,则加1,如果在左上上,则加0；若不等，则在从此位置的左，上，左上三个位置中取出最小的值再加上1；

第一次，源串第一个字符“j” 与目标串的“j”对比,左，上，左上三个位置中取出最小的值0，因为两字符相等，所以加上0；接着，依次对比“j”→“e”，“j”→“r”，“j”→“r”，，“j”→“y” 到扫描完目标串。

 

step 3：遍历整个源串与目标串对比：

 

 

step 4：扫描完最后一列，则最后一个为最短编辑距离：

求出编辑距离，那么两个字符串的相似度 Similarity = (Max(x,y) - Levenshtein)/Max(x,y)，其中 x,y 为源串和目标串的长度。（计算公式修改）

LCS算法:用于求解两个字符串之间最长的公共子序列;

【例子】假如有“张则智”和“张则知”两个字符串，求解步骤如下：

step 1：初始化如下矩阵，然后，“张则智”三个字分别跟“张”字对比，相同的为1+上一步的结果（左对角），不同位0；

 

step 2：依次使用源串与目标串对比，这里第二步是，“张则智”跟“则”对比，相同为1+上一步的结果（左对角），不同为0

step 3：对比完整个矩阵，扫描矩阵中最大的数为最长公共子序列；

 

计算出编辑距离，最长公共子序列，然后用 万仓一黍 前辈提供的公式来计算：S(A,B)=LCS(A,B)/(LD(A,B)+LCS(A,B))

【注，在实际应用中，此公式会出现不足，感谢 万仓一黍 前辈指出，实际应用中，应该配合使用 LCS 算法；可参考 http://www.cnblogs.com/grenet/archive/2010/06/04/1751147.html 】

代码实现（使用C#来实现）

1. 计算编辑距离：

public static int LevenshteinDistance(string source, string target) 
{
    int cell = source.Length;
    int row = target.Length;
    if (cell == 0) 
    {
        return row;
    }
    if (row == 0) 
    {
        return cell;
    }
    int[, ] matrix = new int[row + 1, cell + 1];
    for (var i = 0; i <= cell; i++) 
    {
        matrix[0, i] = i;
    }
    for (var j = 1; j <= row; j++) 
    {
        matrix[j, 0] = j;
    }
    var tmp = 0;
    for (var k = 0; k < row; k++) 
    {
        for (var l = 0; l < cell; l++) 
        {
            if (source[l].Equals(target[k])) 
                tmp = 0;
            else 
                tmp = 1;
            matrix[k + 1, l + 1] = Math.Min(Math.Min(matrix[k, l] + tmp, matrix[k + 1, l] + 1), matrix[k, l + 1] + 1);
        }
    }
    return matrix[row, cell];
}

2. LCS算法代码：

public static int LongestCommonSubsequence(string source, string target) 
{
    if (source.Length == 0 || target.Length == 0) 
        return 0;
    int len = Math.Max(target.Length, source.Length);
    int[, ] subsequence = new int[len + 1, len + 1];
    for (int i = 0; i < source.Length; i++) 
    {
        for (int j = 0; j < target.Length; j++) 
        {
            if (source[i].Equals(target[j])) 
                subsequence[i + 1, j + 1] = subsequence[i, j] + 1;
            else 
                subsequence[i + 1, j + 1] = 0;
        }
    }
    int maxSubquenceLenght = (from sq in subsequence.Cast < int > () select sq).Max < int > ();
    return maxSubquenceLenght;
}

2. 计算两个字符串间的相识度：

public static float StringSimilarity(string source, string target) 2 { 3     var ld = LevenshteinDistance(source, target); 4     var maxLength = Math.Max(source.Length, target.Length); 5     return (float)(maxLength - ld) / maxLength; 6 }

 3. 计算两个字符串的相似度：

public static float StringSimilarity(string source, string target) 
{
    var ld = LevenshteinDistance(source, target);
    var lcs = LongestCommonSubsequence(source, target);
    return ((float)lcs)/(ld+lcs);;
}

【2013.06.07 修改】在写LD算法的时候，精简了一部分代码，引发一些计算错误，使结果不正确，已改正；感谢 混沌世界 指出；