文章目錄

• • 1. 字符串相似度
  • • 1.1 萊文斯坦距離
    • 1.2 最長公共子串長度
  • 2. 計算編輯距離
  • • 2.1 萊文斯坦距離
    • 2.2 最長公共子串長度
  • 3. 搜索引擎拼寫糾錯
  • 4. 練習(xí)題

在 Trie樹那節(jié)講過，利用Trie可以進(jìn)行關(guān)鍵詞提示，節(jié)省輸入時間。
在搜索框中你不小心打錯了字，它也會智能提醒你是不是要搜XXX

1. 字符串相似度

• 如何量化兩個字符串的相似度？有一個非常著名方法，編輯距離（Edit Distance）。
• 編輯距離，將一個字符串轉(zhuǎn)化成另一個字符串，需要的最少編輯操作次數(shù)（增加一個字符、刪除一個字符、替換一個字符）。
• 編輯距離越大，兩個字符串相似度越小；編輯距離越小，兩個字符串相似度越大。兩個完全相同的字符串，編輯距離是0。

1.1 萊文斯坦距離

• 萊文斯坦距離（Levenshtein distance）允許增加、刪除、替換字符這三個編輯操作
• 萊文斯坦距離的大小，表示兩個字符串差異的大小

1.2 最長公共子串長度

• 最長公共子串長度（Longest common substring length）只允許增加、刪除字符這兩個編輯操作
• 表示兩個字符串相似程度的大小

兩個字符串 mitcmu 和 mtacnu 的萊文斯坦距離是3，最長公共子串長度是4。

2. 計算編輯距離

這個問題是求把一個字符串變成另一個字符串，需要的最少編輯次數(shù)。整個求解過程，涉及多個決策階段，需要依次考察一個字符串中的每個字符，跟另一個字符串中的字符是否匹配，所以，問題符合多階段決策最優(yōu)解模型。

2.1 萊文斯坦距離

回溯解法：
回溯是一個遞歸處理的過程。如果a[i]與b[j]匹配，我們遞歸考察a[i+1]和b[j+1]。如果a[i]與b[j]不匹配，那我們有多種處理方式可選：

• 可以刪除a[i]，然后遞歸考察a[i+1]和b[j]；
• 可以刪除b[j]，然后遞歸考察a[i]和b[j+1]；
• 可以在a[i]前面添加一個跟b[j]相同的字符，然后遞歸考察a[i]和b[j+1]；
• 可以在b[j]前面添加一個跟a[i]相同的字符，然后遞歸考察a[i+1]和b[j]；
• 可以將a[i]替換成b[j]，或者將b[j]替換成a[i]，然后遞歸考察a[i+1]和b[j+1]。

/*** @description: 萊文斯坦距離，回溯* @author: michael ming* @date: 2019/7/25 1:25* @modified by: */ #include <string> #include <iostream> using namespace std; void lwstBT(string &a, string &b, int i, int j, int dist, int &minDist) {if(i == a.size() || j == b.size()){if(i < a.size())dist += (a.size()-i);if(j < b.size())dist += (b.size()-j);if(dist < minDist)minDist = dist;return;}if(a[i] == b[j])// 兩個字符匹配{lwstBT(a,b,i+1,j+1,dist,minDist);}else// 兩個字符不匹配{lwstBT(a,b,i+1,j,dist+1,minDist);// 刪除 a[i] 或者 b[j] 前添加一個字符lwstBT(a,b,i,j+1,dist+1,minDist);// 刪除 b[j] 或者 a[i] 前添加一個字符lwstBT(a,b,i+1,j+1,dist+1,minDist);// 將 a[i] 和 b[j] 替換為相同字符} } int main() {int minDist = INT_MAX;string a = "mitcmu", b = "mtacnu";lwstBT(a,b,0,0,0,minDist);cout << "萊文斯坦距離：" << minDist << endl; }

• 在遞歸樹中，每個節(jié)點狀態(tài)包含三個變量（i，j，dist），dist表示處理到a[i]和b[j]時，已經(jīng)執(zhí)行的編輯次數(shù)。

• 在遞歸樹中，（i，j）兩個變量重復(fù)的節(jié)點很多，比如（3，2）和（2，3）。對于（i，j）相同的節(jié)點，我們只保留 dist最小的，繼續(xù)遞歸處理，剩下的舍棄。所以，狀態(tài)就從（i，j，dist）變成了（i，j，min_dist），其中min_dist 表示處理到a[i]和b[j]，已經(jīng)執(zhí)行的最少編輯次數(shù)。

• 這個問題的狀態(tài)轉(zhuǎn)移方式，要比之前兩節(jié)課中講到的例子要復(fù)雜很多。上一節(jié)我們講的矩陣最短路徑問題中，到達(dá)狀態(tài)（i，j）只能通過（i-1，j）或（i，j-1）兩個狀態(tài)轉(zhuǎn)移過來，而今天這個問題，狀態(tài)（i，j）可能從（i-1，j），（i，j-1），（i-1，j-1）三個狀態(tài)中的任意一個轉(zhuǎn)移過來。
  
  寫狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程

  如果：a[i] != b[j]，那么：min_dist(i, j) 就等于： min{min_dist(i-1,j)+1, min_dist(i,j-1)+1, min_dist(i-1,j-1)+1}如果：a[i] == b[j]，那么：min_dist(i, j) 就等于： min{min_dist(i-1,j)+1, min_dist(i,j-1)+1， min_dist(i-1,j-1)}其中，min 表示求三數(shù)中的最小值。

  根據(jù)狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程，填充狀態(tài)表
  

/*** @description: 萊文斯坦距離，動態(tài)規(guī)劃* @author: michael ming* @date: 2019/7/25 20:40* @modified by: */ #include <string> #include <iostream> using namespace std; int min(int x, int y, int z) {int m = INT_MAX;if(x < m) m = x;if(y < m) m = y;if(z < m) m = z;return m; } int lwstDP(string &a, const int lenA, string &b, const int lenB) {int i, j;int minDist[lenA][lenB];for(j = 0; j < lenB; ++j)//初始化第 0 行:a[0..0] 與 b[0..j] 的編輯距離{if(a[0] == b[j])minDist[0][j] = j;else if(j != 0)minDist[0][j] = minDist[0][j-1]+1;elseminDist[0][j] = 1;}for(i = 0; i < lenA; ++i)//初始化第 0 列:a[0..i] 與 b[0..0] 的編輯距離{if(a[i] == b[0])minDist[i][0] = i;else if(i != 0)minDist[i][0] = minDist[i-1][0]+1;elseminDist[i][0] = 1;}for(i = 1; i < lenA; ++i)//按行填狀態(tài)表for(j = 1; j < lenB; ++j){if(a[i] == b[j])minDist[i][j] = min(minDist[i-1][j]+1, minDist[i][j-1]+1, minDist[i-1][j-1]);elseminDist[i][j] = min(minDist[i-1][j]+1, minDist[i][j-1]+1, minDist[i-1][j-1]+1);}return minDist[lenA-1][lenB-1]; } int main() {string a = "mitcmu", b = "mtacnu";cout << "萊文斯坦距離：" << lwstDP(a,a.size(),b,b.size()) << endl; }

2.2 最長公共子串長度

最長公共子串作為編輯距離的一種，只允許增加、刪除字符兩種操作。表征的也是兩個字符串之間的相似程度。

• 每個狀態(tài)包括三個變量（i，j，max_lcs），max_lcs表示a[0…i]和b[0…j]的最長公共子串長度。那（i，j）這個狀態(tài)都是由哪些狀態(tài)轉(zhuǎn)移過來的呢？
• 先來看回溯的處理思路。我們從a[0]和b[0]開始，依次考察兩個字符串中的字符是否匹配。
• 如果a[i]與b[j]匹配，最大公共子串長度+1，繼續(xù)考察a[i+1]和b[j+1]。
• 如果a[i]與b[j]不匹配，最長公共子串長度不變，這個時候，有兩個不同的決策路線：
  1 刪除a[i]，或者在b[j]前面加上一個字符a[i]，然后繼續(xù)考察a[i+1]和b[j]；
  2 刪除b[j]，或者在a[i]前面加上一個字符b[j]，然后繼續(xù)考察a[i]和b[j+1]。

a[0…i]和b[0…j]的最長公共長度max_lcs（i，j），只有可能通過下面三個狀態(tài)轉(zhuǎn)移過來：
（i-1，j-1，max_lcs），max_Ics表示 a[0…i-1] 和 b[0…j-1] 的最長公共子串長度；
（i-1，j，max_lcs），max_lcs表示 a[0…i-1] 和 b[0…j] 的最長公共子串長度；
（i，j-1，max_lcs），max_Ics表示 a[0…i] 和 b[0…j-1] 的最長公共子串長度。

狀態(tài)方程 如果：a[i] == b[j]，那么：max_lcs(i, j) 就等于： max{max_lcs(i-1，j-1)+1, max_lcs(i-1, j), max_lcs(i, j-1)}；如果：a[i] != b[j]，那么：max_lcs(i, j) 就等于： max{max_lcs(i-1，j-1), max_lcs(i-1, j), max_lcs(i, j-1)}；其中 max 表示求三數(shù)中的最大值。 /*** @description: 最長公共子串長度, DP* @author: michael ming* @date: 2019/7/25 21:40* @modified by: */ #include <string> #include <iostream> using namespace std; int max(int x, int y, int z) {int m = INT_MIN;if(x > m) m = x;if(y > m) m = y;if(z > m) m = z;return m; } int lcsDP(string &a, const int lenA, string &b, const int lenB) {int i, j;int maxlcs[lenA][lenB];for(j = 0; j < lenB; ++j)//初始化第 0 行:a[0..0] 與 b[0..j] 的maxlcs{if(a[0] == b[j])maxlcs[0][j] = 1;else if(j != 0)maxlcs[0][j] = maxlcs[0][j-1];elsemaxlcs[0][j] = 0;}for(i = 0; i < lenA; ++i)//初始化第 0 列:a[0..i] 與 b[0..0] 的maxlcs{if(a[i] == b[0])maxlcs[i][0] = 1;else if(i != 0)maxlcs[i][0] = maxlcs[i-1][0];elsemaxlcs[i][0] = 0;}for(i = 1; i < lenA; ++i)//按行填狀態(tài)表for(j = 1; j < lenB; ++j){if(a[i] == b[j])maxlcs[i][j] = max(maxlcs[i-1][j], maxlcs[i][j-1], maxlcs[i-1][j-1]+1);elsemaxlcs[i][j] = max(maxlcs[i-1][j], maxlcs[i][j-1], maxlcs[i-1][j-1]);}return maxlcs[lenA-1][lenB-1]; } int main() {string a = "mitcmu", b = "mtacnu";cout << "最大公共子串長度：" << lcsDP(a,a.size(),b,b.size()) << endl; }

最大公共子串長度：4

3. 搜索引擎拼寫糾錯

• 當(dāng)用戶在搜索框內(nèi)，輸入一個拼寫錯誤的單詞時，拿這個單詞跟詞庫中的單詞一—進(jìn)行比較，計算編輯距離，將編輯距離最小，作為糾正之后的單詞，提示用戶。

• 這就是拼寫糾錯最基本的原理。真正商用的搜索引擎，拼寫糾錯功能不會這么簡單。一方面，單純利用編輯距離來糾錯，效果并不一定好；另一方面，詞庫中的數(shù)據(jù)量可能很大，對糾錯的性能要求很高。

• 針對糾錯效果不好，有很多種優(yōu)化思路。
  a. 取出編輯距離最小的TOP10，然后根據(jù)其他參數(shù)決策選擇。比如使用搜索熱門程度來決定。
  b. 可以用多種編輯距離計算方法，比如今天講到的兩種，分別計算編輯距離最小的TOP10，求交集，用交集的結(jié)果，再繼續(xù)優(yōu)化處理。
  c. 可以統(tǒng)計用戶的搜索日志，得到最常拼錯的單詞列表，以及對應(yīng)的拼寫正確的單詞。糾錯時，首先在這個最常拼錯單詞列表中查找。一旦找到，直接返回對應(yīng)的正確的單詞。這樣糾錯的效果非常好。
  d. 引入個性化因素。針對每個用戶，維護(hù)這個用戶特有的搜索喜好，也就是常用的搜索關(guān)鍵詞。當(dāng)用戶輸入錯誤時，先在這個用戶常用的搜索關(guān)鍵詞中，計算編輯距離，查找編輯距離最小的單詞。

• 針對糾錯性能方面，講兩種分治的優(yōu)化思路。
  a. 如果糾錯功能的TPS（每秒事務(wù)處理量(TransactionPerSecond)）不高，可以部署多臺機(jī)器，每臺機(jī)器運行一個獨立的糾錯功能。當(dāng)有一個糾錯請求的時候，通過負(fù)載均衡，分配到其中一臺機(jī)器，來計算編輯距離，得到糾錯單詞。
  b. 如果糾錯系統(tǒng)的響應(yīng)時間太長，也就是，每個糾錯請求處理時間過長，可以將糾錯的詞庫，分割到很多臺機(jī)器。當(dāng)有一個糾錯請求的時候，將這個拼寫錯誤的單詞，同時發(fā)送到多臺機(jī)器，并行處理，分別得到編輯距離最小的單詞，然后再比對合并，最終決定出一個最優(yōu)的糾錯單詞。

4. 練習(xí)題

LeetCode 72. 編輯距離（DP）

LeetCode 1143. 最長公共子序列（動態(tài)規(guī)劃）

總結(jié)

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