java 相似度匹配算法

相似度匹配算法实际是计算字符串之间的编辑距离。

经常刷算法的同学，就应该知道这个是一个可迭代可递归实现的中难度的leetcode算法。

详细思路可以在【思路分析指引】看看，我就直接给出对应的的代码！

二维dp算法

/*** 相似du匹配算法，约靠近返回的值越高* @param target* @param findOb* @return*/public static double matchStr(String target ,Object findOb ) {//lengthString find = String.valueOf(findOb);int Length1 = target.length();int Length2 = find.length();int distance = 0;if (Length1 == 0) {distance = Length2;}if (Length2 == 0) {distance = Length1;}if (Length1 != 0 && Length2 != 0) {int[][] dp = new int[Length1 + 1][Length2 + 1];//编号int initValue = 0;for (int i = 0; i <= Length1; i++) {dp[i][0] = initValue;initValue++;}initValue = 0;for (int i = 0; i <= Length2; i++) {dp[0][i] = initValue;initValue++;}char[] targetArr = target.toCharArray();char[] findArr = find.toCharArray();for (int i = 1; i <= Length1; i++) {for (int j = 1; j <= Length2; j++) {if (targetArr[i - 1] == findArr[j - 1]) {distance = 0;} else {distance = 1;}dp[i][j] = Math.min(dp[i - 1][j] + 1,  //  删除dp[i][j - 1] + 1,       // 插入dp[i - 1][j - 1] + 1     // 替换)}}distance = dp[Length1][Length2];}double v = 1 - 1.0 * distance / (Length1 > Length2 ? Length1 : Length2);return v;}

以下文字推导借用“labuladong”的《算法小抄》
上面的代码还可以进行状态压缩优化，我们还需要一个额外的变量 pre 来时刻保存 (i-1,j-1) 的值。推导公式就可以从二维的：

dp[i][j] = min(dp[i-1][j] , dp[i-1][j-1] , dp[i][j-1]) + 1

转化为一维的：

dp[i] = min(dp[i-1], pre, dp[i]) + 1

一维dp算法

public static int matchStr(String target ,Object findOb ) {//lengthDouble v = 0d;String find = String.valueOf(findOb).toLowerCase();int targetLength = target.length();int findLength = find.length();int distance = 0;if (targetLength != 0 && findLength != 0) {target=target.toLowerCase();if(find.contains(target)){v = Double.valueOf(1000-findLength+targetLength);}else{int max = Math.max(targetLength, findLength);int[] dp = new int[max+1];//编号for (int i = 0; i <= max; i++) {dp[i] = i;}char[] targetArr = target.toCharArray();char[] findArr = find.toCharArray();for (int i = 1; i <= targetLength; i++) {int temp = dp[0];for (int j = 1; j <= findLength; j++) {int pre = temp;temp = dp[j];if (targetArr[i - 1] == findArr[j - 1]) {dp[j] = pre;} else {dp[j] = Math.min(Math.min(dp[j - 1], pre), dp[j]) + 1;}}}distance = dp[findLength];v = (1 - 1.0 * distance / (targetLength > findLength ? targetLength : findLength)) * 1000;}}return v.intValue();}

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