Расстояние Левенштейна — это мера различия между двумя строками, определяемая как минимальное количество односимвольных изменений (вставок, удалений или замен), необходимых для преобразования одной строки в другую. Для поиска всех строк из массива, удовлетворяющих критерию, что расстояние Левенштейна к новой строке менее 3 операции, можно использовать следующий алгоритм:
Шаг 1: Определение функции расстояния Левенштейна
Сначала необходимо определить функцию, которая вычисляет расстояние Левенштейна между двумя строками. В Python это можно сделать следующим образом:
def levenshtein_distance(s1, s2):
if len(s1) < len(s2):
return levenshtein_distance(s2, s1)
if len(s2) == 0:
return len(s1)
previous_row = range(len(s2) + 1)
for i, c1 in enumerate(s1):
current_row = [i + 1]
for j, c2 in enumerate(s2):
insertions = previous_row[j + 1] + 1
deletions = current_row[j] + 1
substitutions = previous_row[j] + (c1 != c2)
current_row.append(min(insertions, deletions, substitutions))
previous_row = current_row
return previous_row[-1]
Шаг 2: Поиск строк с расстоянием Левенштейна меньше 3
Теперь, когда у нас есть функция для вычисления расстояния Левенштейна, мы можем использовать её для поиска всех строк в массиве, удовлетворяющих критерию. Для этого можно использовать следующий алгоритм:
def find_similar_strings(new_string, array, max_distance=3):
similar_strings = []
for string in array:
distance = levenshtein_distance(new_string, string)
if distance <= max_distance:
similar_strings.append(string)
return similar_strings
Шаг 3: Пример использования
# Пример массива строк
array = ["hello", "world", "python", "java", "javascript", "ruby", "c++", "c#", "php", "go"]
# Новая строка
new_string = "hellow"
# Поиск строк с расстоянием Левенштейна меньше 3
similar_strings = find_similar_strings(new_string, array)
print(similar_strings)
Оптимизация
Для массива из 10 млн уникальных строк, прямое применение функции расстояния Левенштейна к каждой строке будет очень медленным из-за высокой вычислительной сложности алгоритма. В таком случае, рассмотрите возможность использования индексированных структур данных или алгоритмов, оптимизированных для поиска строк с определенным расстоянием Левенштейна, например, с использованием trie или других структур данных, специально разработанных для быстрого поиска похожих строк.
0 комментариев