Cách phổ biến để tính độ giống nhau giữa hai chuỗi theo kiểu 0% -100% , như được sử dụng trong nhiều thư viện, là đo lường mức độ (tính bằng%) bạn phải thay đổi chuỗi dài hơn để biến nó thành ngắn hơn:
/**
* Calculates the similarity (a number within 0 and 1) between two strings.
*/
public static double similarity(String s1, String s2) {
String longer = s1, shorter = s2;
if (s1.length() < s2.length()) { // longer should always have greater length
longer = s2; shorter = s1;
}
int longerLength = longer.length();
if (longerLength == 0) { return 1.0; /* both strings are zero length */ }
return (longerLength - editDistance(longer, shorter)) / (double) longerLength;
}
// you can use StringUtils.getLevenshteinDistance() as the editDistance() function
// full copy-paste working code is below
Tính toán editDistance():
Các editDistance()chức năng trên được dự kiến để tính toán chỉnh sửa khoảng cách giữa hai dây. Có một số cách triển khai cho bước này, mỗi cách có thể phù hợp với một tình huống cụ thể hơn. Phổ biến nhất là thuật toán khoảng cách Levenshtein và chúng tôi sẽ sử dụng nó trong ví dụ dưới đây (đối với các chuỗi rất lớn, các thuật toán khác có khả năng hoạt động tốt hơn).
Đây là hai tùy chọn để tính toán khoảng cách chỉnh sửa:
Ví dụ làm việc:
Xem demo trực tuyến tại đây.
public class StringSimilarity {
/**
* Calculates the similarity (a number within 0 and 1) between two strings.
*/
public static double similarity(String s1, String s2) {
String longer = s1, shorter = s2;
if (s1.length() < s2.length()) { // longer should always have greater length
longer = s2; shorter = s1;
}
int longerLength = longer.length();
if (longerLength == 0) { return 1.0; /* both strings are zero length */ }
/* // If you have Apache Commons Text, you can use it to calculate the edit distance:
LevenshteinDistance levenshteinDistance = new LevenshteinDistance();
return (longerLength - levenshteinDistance.apply(longer, shorter)) / (double) longerLength; */
return (longerLength - editDistance(longer, shorter)) / (double) longerLength;
}
// Example implementation of the Levenshtein Edit Distance
// See http://rosettacode.org/wiki/Levenshtein_distance#Java
public static int editDistance(String s1, String s2) {
s1 = s1.toLowerCase();
s2 = s2.toLowerCase();
int[] costs = new int[s2.length() + 1];
for (int i = 0; i <= s1.length(); i++) {
int lastValue = i;
for (int j = 0; j <= s2.length(); j++) {
if (i == 0)
costs[j] = j;
else {
if (j > 0) {
int newValue = costs[j - 1];
if (s1.charAt(i - 1) != s2.charAt(j - 1))
newValue = Math.min(Math.min(newValue, lastValue),
costs[j]) + 1;
costs[j - 1] = lastValue;
lastValue = newValue;
}
}
}
if (i > 0)
costs[s2.length()] = lastValue;
}
return costs[s2.length()];
}
public static void printSimilarity(String s, String t) {
System.out.println(String.format(
"%.3f is the similarity between \"%s\" and \"%s\"", similarity(s, t), s, t));
}
public static void main(String[] args) {
printSimilarity("", "");
printSimilarity("1234567890", "1");
printSimilarity("1234567890", "123");
printSimilarity("1234567890", "1234567");
printSimilarity("1234567890", "1234567890");
printSimilarity("1234567890", "1234567980");
printSimilarity("47/2010", "472010");
printSimilarity("47/2010", "472011");
printSimilarity("47/2010", "AB.CDEF");
printSimilarity("47/2010", "4B.CDEFG");
printSimilarity("47/2010", "AB.CDEFG");
printSimilarity("The quick fox jumped", "The fox jumped");
printSimilarity("The quick fox jumped", "The fox");
printSimilarity("kitten", "sitting");
}
}
Đầu ra:
1.000 is the similarity between "" and ""
0.100 is the similarity between "1234567890" and "1"
0.300 is the similarity between "1234567890" and "123"
0.700 is the similarity between "1234567890" and "1234567"
1.000 is the similarity between "1234567890" and "1234567890"
0.800 is the similarity between "1234567890" and "1234567980"
0.857 is the similarity between "47/2010" and "472010"
0.714 is the similarity between "47/2010" and "472011"
0.000 is the similarity between "47/2010" and "AB.CDEF"
0.125 is the similarity between "47/2010" and "4B.CDEFG"
0.000 is the similarity between "47/2010" and "AB.CDEFG"
0.700 is the similarity between "The quick fox jumped" and "The fox jumped"
0.350 is the similarity between "The quick fox jumped" and "The fox"
0.571 is the similarity between "kitten" and "sitting"