字符串近似匹配算法
改进的中文近似字符串匹配算法
当前的成功算法常常是过 滤技 术和位并行运 算的结合 。 比
较 典 型 的 为 Ｂ Ｍ Ｂ 算 法 闭 其 文 献 中 的 实 验 结 果 表 明 。 算 Ｐ—Ｍ 。 该 法 要 比 Ａ Ｎ Ｍ嗍 Ａ Ｎ Ｍ，Ｐ 算 法 具 有更 好 的 性能 。 Ｂ Ｄ 和 Ｂ Ｄ Ｂ Ｍ圈
过滤引理： ｓ＝ 若 ｆｍ且ＢｄＥＩ ） ｜ ｌ必有 ｉ ｜ ａ（＋ ． ≥ｊ ， ≥ｊ ｝ 十 ｝ 十
≤ 的所 有 子 串 ｓ 其 中 ｅ （ ， ） 计 算 ｓ和 Ｊ 。 ｄ ｓＪ 是 Ｐ Ｐ两字 符 串之 间编 辑 距 离 的 函 数 ｆ ｌ １ 。
式匹配向量数组Байду номын сангаас加 相 同。Ｂ ｄ ｓ表示 ｓ中无用字符数， ｏｄｓ ａ （） Ｇ ｏ （） 表 示 ｓ中有 用 字 符 数 。Ｓ 对应 Ｂ Ｍ 中扫 描 至 后 的 Ｓｏｅ 。 Ｐ ｃｒ 值
一
个有用字符最多使 Ｓ ｏｅ １一个无用字符不会使 Ｓｏ 减 ｃｒ 减 ， ｃｒ ｅ
＝ ｍ。 ＝
经 典 求 解 算 法 是 动 态 规 划 ，后 来 出 现 了许 多 改 进 算 法 ． 主
要包括 ： 动态 规 划 、 自动 机 、 并 行 和 过 滤 。 位
１ 若 ｓ＝ 且 ＋是 无 用 字 符 ， 。 ，ｍ 则
ｃ ｓｄ ｔ Ｐ Ｂ ｎ ｐａ ｔ ｅ ａ ｄ ｏ ｔｉ Ｏ（ ＋ ）ｗ ｒ ａ ｅ ｔ ． ｌ ｅ ｏ Ｂ Ｍ— Ｍ ｉ ｒｃｉ ，ｎ ｂａ ｔ ｎ ｏｓ ｃ ｓ ｉ ｏ ｃ ｎ ｒ ｔ ｍｅ
Ｋｅ ｒ ｓ ａ ｐ ｏ ｉ ｔ ｔ ｎ ｔｈｎ ； ｉ ｐ ｒ ｌｌｆ ｔｒｅ ｉ ｄ ｓ ｎ ｅ ｃ ｉｅｅ ｓ ｉ ｇ ｍａｃ ｉｇ ｙ ｗｏ ｄ ： ｐ ｒｘｍａｅ ｓｒ ｇ ｍａｃ ｉｇ ｂｔ ａａ ｅ； ｌ ； ｄｔ ｉｔ ｃ ； ｈｎ ｓ ｔ ｎ ｔｈｎ ｉ － ｌ ｉ ｅ ａ ｒ
常见5种基本匹配算法
常见5种基本匹配算法匹配算法在计算机科学和信息检索领域广泛应用，用于确定两个或多个对象之间的相似度或一致性。
以下是常见的5种基本匹配算法：1.精确匹配算法：精确匹配算法用于确定两个对象是否完全相同。
它比较两个对象的每个字符、字节或元素，如果它们在相同位置上完全匹配，则返回匹配结果为真。
精确匹配算法适用于需要确定两个对象是否完全相同的场景，例如字符串匹配、图像匹配等。
2.模式匹配算法：模式匹配算法用于确定一个模式字符串是否出现在一个文本字符串中。
常见的模式匹配算法有暴力法、KMP算法、BM算法等。
暴力法是最简单的模式匹配算法，它按顺序比较模式字符串和文本字符串的每个字符，直到找到一次完全匹配或结束。
KMP算法通过预处理建立一个跳转表来快速定位比较的位置，减少了无效比较的次数。
BM算法利用模式串的后缀和模式串的字符不完全匹配时在文本串中平移模式串的位置，从而快速定位比较的位置。
3.近似匹配算法：4.模糊匹配算法：5.哈希匹配算法：哈希匹配算法用于确定两个对象之间的哈希值是否相等。
哈希值是通过将对象映射到一个固定长度的字符串来表示的，相同的对象会产生相同的哈希值。
常见的哈希匹配算法有MD5算法、SHA算法等。
哈希匹配算法适用于需要快速判断两个对象是否相等的场景，例如文件的完整性校验、数据校验等。
以上是常见的5种基本匹配算法，它们各自适用于不同的场景和需求，选择合适的匹配算法可以提高效率和准确性，并且在实际应用中经常会结合多种算法来获取更好的匹配结果。
oracle中字符串相似度匹配算法
oracle中字符串相似度匹配算法摘要：1.Oracle中字符串相似度匹配算法简介2.Oracle中常用的字符串相似度匹配函数3.字符串相似度匹配算法在日常开发中的应用4.提高字符串匹配效率的方法5.总结正文：在Oracle数据库中，字符串相似度匹配算法起着至关重要的作用。
本文将介绍Oracle中字符串相似度匹配算法的基本概念、常用函数及其在日常开发中的应用，旨在帮助读者更好地理解和利用这些算法。
1.Oracle中字符串相似度匹配算法简介在Oracle中，字符串相似度匹配算法主要基于编辑距离（Levenshtein距离）和Jaccard相似度。
编辑距离是指将一个字符串转换成另一个字符串所需的最小操作次数，如插入、删除和替换字符。
Jaccard相似度则是指两个字符串交集与并集的比值。
2.Oracle中常用的字符串相似度匹配函数Oracle提供了许多用于计算字符串相似度的函数，如下：- LENGTH(str1) / LENGTH(str2)：计算两个字符串的长度比- SUBSTR(str1 FROM "%" FOR 1) = SUBSTR(str2 FROM "%" FOR 1)：检查两个字符串的前缀是否相同- INSTR(str1, str2) > 0：检查一个字符串是否包含另一个字符串- LENGTH(SUBSTR(str1 FROM "%")) / LENGTH(str1)：计算字符串的前缀长度与原字符串长度的比值3.字符串相似度匹配算法在日常开发中的应用字符串相似度匹配算法在日常开发中有广泛的应用，如：- 用户输入验证：检查用户输入的密码、用户名等是否与预设值相似- 数据清洗：去除重复记录或合并相似的数据- 信息检索：根据关键词匹配返回相关文档- 自然语言处理：翻译、拼写检查等4.提高字符串匹配效率的方法为了提高字符串匹配的效率，可以采用以下方法：- 预处理：对字符串进行预处理，如分词、编码等- 索引：为字符串创建索引，加快匹配速度- 算法优化：采用更高效的算法，如Hamming距离、Jaro-Winkler相似度等- 数据结构优化：使用更合适的数据结构，如Trie树、Hash表等5.总结Oracle中的字符串相似度匹配算法在数据库管理和开发中具有重要意义。
字符串匹配度算法
字符串匹配度算法字符串匹配度算法是计算两个字符串之间相似程度的一种算法。
在信息检索、文本分类、推荐系统等领域广泛应用。
它通过计算字符串之间的相似度来判断它们之间的关系，从而方便我们进行各种文本处理和分析工作。
字符串匹配度算法的核心思想是将字符串转换为向量表示，然后通过比较向量之间的距离或相似度来衡量字符串之间的相似程度。
常用的字符串匹配度算法有编辑距离算法、余弦相似度算法、Jaccard相似度算法等。
编辑距离算法是最常见的字符串匹配度算法之一，它衡量两个字符串之间的差异程度。
编辑距离算法将两个字符串进行插入、删除和替换操作，使它们变得相同。
通过计算进行了多少次操作，就可以得到它们之间的编辑距离。
编辑距离越小，表示两个字符串越相似。
余弦相似度算法是一种常用的基于向量的字符串匹配度算法。
它将字符串转换为向量表示，然后计算它们之间的夹角余弦值。
夹角余弦值越接近于1，表示两个字符串越相似；越接近于0，表示两个字符串越不相似。
Jaccard相似度算法是一种用于计算集合之间相似度的算法，也可以用于衡量字符串之间的相似度。
Jaccard相似度算法将字符串看作是字符的集合，然后计算它们之间的共同元素比例。
共同元素比例越高，表示两个字符串越相似。
除了这些常用的字符串匹配度算法外，还有很多其他的算法可以用于字符串的相似性比较。
不同的算法适用于不同的场景和需求，我们可以根据具体情况选择合适的算法。
总的来说，字符串匹配度算法是一种十分重要的工具，它可以帮助我们理解和处理文本数据。
在实际应用中，我们可以根据具体的需求选择合适的算法，从而完成各种文本处理和分析任务。
通过深入研究和应用这些算法，我们可以提高信息检索的准确性，加快文本处理的速度，提升推荐系统的效果。
希望大家能够重视字符串匹配度算法的研究和应用，为解决实际问题做出更多贡献。
python字符串匹配算法
python字符串匹配算法一、引言在计算机科学中，字符串匹配是指在文本中查找特定模式的子串。
这种操作在很多实际应用中都非常重要，例如在文件搜索、数据过滤、自然语言处理等领域。
Python提供了一些内置函数和库，可以方便地进行字符串匹配。
二、基本算法1. 朴素字符串匹配算法（Naive String Matching）：这是一种简单的字符串匹配算法，通过遍历文本串，逐个字符地与模式串进行比较，以确定是否存在匹配。
2. 暴力匹配算法（Brute Force）：这是一种基于字符比较的字符串匹配算法，通过逐个字符地比较文本串和模式串，直到找到匹配或者遍历完整个文本串为止。
3. KMP算法（Knuth-Morris-Pratt Algorithm）：这是一种高效的字符串匹配算法，通过记忆已经比较过的字符，减少不必要的重复比较，从而提高匹配速度。
三、Python实现1. 朴素字符串匹配算法：在Python中，可以使用`str.find()`方法或`str.index()`方法来查找模式串在文本串中的位置。
示例如下：```pythontext = "Hello, world!"pattern = "world"index = text.find(pattern)if index != -1:print("Pattern found at index", index)else:print("Pattern not found")```2. 暴力匹配算法：在Python中，可以使用`re`模块来实现暴力匹配算法。
示例如下：```pythonimport retext = "Hello, world! This is a test."pattern = "world"matches = re.findall(pattern, text)if matches:print("Pattern found in text")else:print("Pattern not found in text")```3. KMP算法：在Python中，可以使用`re`模块中的`search()`方法来实现KMP算法。
常见经典字符串匹配算法简要介绍
在网络安全的研究中，字符串匹配是一种使用普遍而关键的技术，如杀毒软件、IDS中的特征码匹配、内容过滤等，都需要用到字符串匹配。
作为字符串匹配中的一种特殊情况，近似字符串匹配的研究也同样重要。
这里对经典的字符串匹配算法与思想进行简要分析和总结。
本文的主要参考了《柔性字符串匹配》一书。
不可多得的一部专业书籍，有兴趣者可移步这里下载PDF电子书：柔性字符串匹配下载地址一精确字符串匹配字符串的精确匹配算法中，最著名的有KMP算法和BM算法。
下面分别对几种常用的算法进行描述。
1：KMP算法KMP算法，即Knuth-Morris-Pratt算法，是一种典型的基于前缀的搜索的字符串匹配算法。
Kmp算法的搜索思路应该算是比较简单的：模式和文件进行前缀匹配，一旦发现不匹配的现象，则通过一个精心构造的数组索引模式向前滑动的距离。
这个算法相对于常规的逐个字符匹配的方法的优越之处在于，它可以通过数组索引，减少匹配的次数，从而提高运行效率。
详细算法介绍参考：KMP算法详解（matrix67原创）2：Horspool算法和KMP算法相反，Horspool算法采用的是后缀搜索方法。
Horspool 算法可以说是BM算法的意见简化版本。
在进行后缀匹配的时候，若发现不匹配字符，则需要将模式向右移动。
假设文本中对齐模式最后一个字符的元素是字符C，则Horspool算法根据C的不同情况来确定移动的距离。
实际上，Horspool算法也就是通过最大安全移动距离来减少匹配的次数，从而提高运行效率的。
算法参考：《算法设计与分析基础》第二版清华大学出版社3：BM算法BM算法采用的是后缀搜索（Boyer-Moore算法）。
BM算法预先计算出三个函数值d1、d2、d3，它们分别对应三种不同的情形。
当进行后缀匹配的时候，如果模式最右边的字符和文本中相应的字符比较失败，则算法和Horspool的操作完全一致。
当遇到不匹配的字符并非模式最后字符时，则算法有所不同。
VC++编程实现字符串的近似匹配
ｉ ／ ＆ ｌ 一一 ｈ ｎ ｆＰ ｑ Ｏ ｔ ｅ
５ ｔ ＋一 １
ｅ． ＭＩ ｌ ｓ － ／＆ ｌ … ０ ５ Ｆ 一 ０ ｔ ＰＨ ＜ ＜ 一 １ １
ｔｅ ｈ ｎ
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Ｅ ｄ ｎ
图 １ Ｍｙ ｒｔ ｐ过 程 的伪 码 ｅ ｓｅ
３１ Ｂ Ｍ 类 的设计 与 实现 ． Ｐ
工 程 构 造 一 个 Ｂ Ｍ 类 用 于实 现 Ｂ Ｍ 算 法 ，类 的 定 义 代 码 Ｐ Ｐ
如下 ：
＃ ｅ ｉｅ ＡＬ ＨＡＢＥ ＳＺ ２ ６ ∥ 义 字 符集 ， 字 节 为 单 位 ， ｄ ｆｎ Ｐ Ｔ ＩＥ ５ 定 以
＿
Ｐ ｑ ［５ 】初 始 化 为 ０ ｅ ２６ ，然 后 根 据 模 式 串 中 出 现 的字 符 进 行 赋 值 。 通 过 预 处理 ，数 组 Ｐ ｑ保 存 的 结 果 即可 向量 化 地 描 述 模 式 ｅ
１ 引 言
近 似 字 符 串 匹配 指 的是 给 定 一 个 文 本 Ｔ ［ ｎ，ｎ是 文 本 长 １】 ：
度 ，一 个 模 式 Ｐ ［： ，Ｉ 是 模 式 的 长 度 ， 以及 容 许 的 最 大 误 １ｍｌ ｌ ｌ
２３ 模 式 近 似 匹配 ．
Ｂ Ｍ 算法 的近 似 匹 配 主 要 采 用 Ｍ ｅｓ ｐ过 程 ，伪 码 如 图 １ Ｐ ｙ ｒｅ ｔ
态 规 划 生 成 矩 阵 的 方 法 。而动 态 生 成 矩 阵与 位 向量 方 法 结 合 的
应 用 较 广 泛 ，其 代 表 算 法 是 Ｂ Ｍ，这 是 一 种 基 于 动 态 规划 的快 Ｐ
速 位 向量 方 法 ，性 能 良好 ，下 面给 出 Ｂ Ｍ 算法 的 Ｃ ＋ 言实 现 。 Ｐ ＋语
c字符串相似度匹配算法 编辑距离算法
c字符串相似度匹配算法编辑距离算法1. 概述编辑距离算法是一种字符串相似度匹配算法，它计算两个字符串之间的编辑距离，即把一个字符串转换成另一个字符串所需的最小编辑操作数。
编辑操作包括插入、删除和替换字符。
编辑距离算法常被用于拼写检查、文本比较、机器翻译和信息检索等领域。
2. 算法原理编辑距离算法的基本思想是，将两个字符串进行比较，并计算出将一个字符串转换成另一个字符串所需的最小编辑操作数。
编辑操作包括插入、删除和替换字符。
具体过程如下：1. 将两个字符串放在一个二维表格中，其中一行是第一个字符串，另一行是第二个字符串。
2. 在表格的左上角添加一个单元格，并将其值设置为 0。
3. 对于表格中的每个单元格，计算其值。
单元格的值等于将第一个字符串中的字符插入到第二个字符串中所需的操作数，或者将第二个字符串中的字符删除或替换成第一个字符串中的字符所需的操作数，取最小值。
4. 重复步骤 3，直到填满整个表格。
5. 表格的右下角单元格的值就是两个字符串之间的编辑距离。
3. 算法示例假设我们有两个字符串 A = "kitten" 和 B = "sitting"。
我们将它们放在一个二维表格中，如下所示：| | | s | i | t | t | i | n | g ||---|---|---|---|---|---|---|---|| | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 || k | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 || i | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 || t | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 || t | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 || e | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 || n | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 |表格的右下角单元格的值为 3，这意味着将字符串 A 转换成字符串 B 需要 3 次编辑操作。
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三、例
P508 例11.11
四、练习
在“The BM agorithm is an algorism wt to left” 中寻找algorithm的2-difference匹配，并说 明理由
Example 11.9
P505
二、解决方案----动态规划
1、采用从右向左 右向左的比较方案。 右向左 2、子问题图中 (i,j)表示模板p1,…,pi在以tj为结尾 的正文T中的minimum-difference match.
Difference Table
D[i][j]= the minimum number of difference between p1,…,pi and a segment of T ending at tj.
D[i][j]之间的关系
matchCost = D[i-1][j-1] if pi=tj revisedCost = D[i-1][j-1] +1 if pi≠tj insertCost = D[i-1][j]+1 在tj后面插入pi deleteCost = D[i][j-1] +1 删除tj if pi=tj D[i][j]= D[i-1][j-1] Otherwise, D[i][j]= min(D[i-1][j-1] +1, D[i-1][j]+1, D[i][j-1]+1 )
应用背景 1、字处理程序中的拼写检查 2、语音或文字识别 3、去传输噪声
一、问题与思路
“Difference”
The differences can be any of the following three types. The name of the difference is the operation needed on T to bring it closer to P. revise: The corresponding characters in P and T are different. delete: T contains a character that is missing from P insert: T is missing a character that appear in P.