帖子中的算法不计算 Damerau-Levenshtein 距离。在维基百科文章中,该算法被定义为最佳字符串对齐距离。
DL 距离算法的 java 实现可以在另一个SO 帖子中找到。
要获得正确的 OSA 距离值,请将-
下面标有的线更改为标有的线+
int editdist(string s,string t,int n,int m)
{
int d1,d2,d3,cost;
int i,j;
for(i=0;i<=n;i++)
{
for(j=0;j<=m;j++)
{
- if(s[i+1]==t[j+1])
+ if(s[i+1]==t[j+1])
cost=0;
else
cost=1;
d1=d[i][j+1]+1;
d2=d[i+1][j]+1;
d3=d[i][j]+cost;
d[i+1][j+1]=minimum(d1,d2,d3);
- if(i>0 && j>0 && s[i+1]==t[j] && s[i]==t[j+1] ) //transposition
+ if(i>0 && j>0 && s[i]==t[j-1] && s[i-1]==t[j] ) //transposition
{
d[i+1][j+1]=min(d[i+1][j+1],d[i-1][j-1]+cost);
}
}
}
return d[n+1][m+1];
}
看起来好像代码是从用编程语言编写的程序中复制的,其中数组索引默认从 1 开始。因此,所有对距离数组元素的引用d
都增加了。但是,对字符串中字符的引用是对基于 0 的数组的引用,因此不应更新它们。
要计算距离,必须正确初始化距离数组:
for( i = 0; i < n + 1; i++)
d[i][0] = i;
for( j = 1; j < m + 1; j++)
d[0][j] = j;
既然你得到了答案 5,那么你的距离数组可能已经正确初始化了。
由于上述算法不计算 DL 距离,因此这里是 DL 算法的 C 实现的草图(源自带有 java impl 的 SO 帖子。源自 Wikipedia 文章中的 ActionScript impl。)。
#define d(i,j) dd[(i) * (m+2) + (j) ]
#define min(x,y) ((x) < (y) ? (x) : (y))
#define min3(a,b,c) ((a)< (b) ? min((a),(c)) : min((b),(c)))
#define min4(a,b,c,d) ((a)< (b) ? min3((a),(c),(d)) : min3((b),(c),(d)))
int dprint(int* dd, int n,int m){
int i,j;
for (i=0; i < n+2;i++){
for (j=0;j < m+2; j++){
printf("%02d ",d(i,j));
}
printf("\n");
}
printf("\n");
return 0;
}
int dldist2(char *s, char* t, int n, int m) {
int *dd;
int i, j, cost, i1,j1,DB;
int INFINITY = n + m;
int DA[256 * sizeof(int)];
memset(DA, 0, sizeof(DA));
if (!(dd = (int*) malloc((n+2)*(m+2)*sizeof(int)))) {
return -1;
}
d(0,0) = INFINITY;
for(i = 0; i < n+1; i++) {
d(i+1,1) = i ;
d(i+1,0) = INFINITY;
}
for(j = 0; j<m+1; j++) {
d(1,j+1) = j ;
d(0,j+1) = INFINITY;
}
dprint(dd,n,m);
for(i = 1; i< n+1; i++) {
DB = 0;
for(j = 1; j< m+1; j++) {
i1 = DA[t[j-1]];
j1 = DB;
cost = ((s[i-1]==t[j-1])?0:1);
if(cost==0) DB = j;
d(i+1,j+1) =
min4(d(i,j)+cost,
d(i+1,j) + 1,
d(i,j+1)+1,
d(i1,j1) + (i-i1-1) + 1 + (j-j1-1));
}
DA[s[i-1]] = i;
dprint(dd,n,m);
}
cost = d(n+1,m+1);
free(dd);
return cost;
}