Levenshtein算法

Levenshtein算法理解
算法介绍：

Levenshtein算法是计算两个字符串之间的最小编辑距离的算法，所谓的最小编辑距离就是把字符串A通过添加，删除，替换字符的方式转变成B所需要的最少步骤。俄罗斯科学家Vladimir Levenshtein在1965年提出这个概念，所以叫做Levenshtein算法。

算法的流程：

1：计算strA的长度n，strB的长度m

2：如果n=0,则最小编辑距离是m，m=0，则最小编辑距离是n

3：构造一个 (m+1)*(n+1)的矩阵Arr，并初始化矩阵的第一行和第一列分别为0-n，0-m

4：两重循环，遍历strA，在此基础上遍历strB，如果strA[i]=strB[j]，那么cost=0，否则cost=1，判断Arr[j-1][i]+1,Arr[j][i-1]+1,Arr[j-1][i-1]+cost的最小值，将最小值赋值给Arr[j][i]。

5：循环结束后，矩阵的最后一个元素就是最小编辑距离。

根据以上算法流程的C++代码：

#include <string>
#include <iostream>
using namespace std;

int levenshtein(string str1,string str2);

void main()
{
string str1,str2;
cout<<"please input a string str1:"<<endl;
cin>>str1;
cout<<"please input a string str2:"<<endl;
cin>>str2;
cout<<"change from str1 to str2 needs: "<<levenshtein(str1,str2)<<endl;
}

int levenshtein(string str1,string str2)
{
int n = str1.size();
int m = str2.size();
if ( n == 0)
return m;
if ( m == 0)
return n;
int **Arr = (int**)malloc( (m+1)*sizeof(int*) );
for (int i=0;i<=m;i++)
Arr[i] = (int*)malloc( (n+1)*sizeof(int) );
int cost = 0;
for(int i=0;i<=n;i++)
Arr[0][i] = i;
for(int j=0;j<=m;j++)
Arr[j][0] = j;
for(int i=1;i<=n;i++)
for(int j=1;j<=m;j++)
{
if (str1[i-1] == str2[j-1])
cost = 0;
else
cost = 1;
Arr[j][i] = Arr[j-1][i]+1<Arr[j][i-1]+1?Arr[j-1][i]+1:Arr[j][i-1] +1 ;
Arr[j][i] = Arr[j][i]<Arr[j-1][i-1]+cost?Arr[j][i]:Arr[j-1][i-1]+cost;
}
int nEdit = Arr[m]
;

for(int i=0;i<=m;i++)
free(Arr[i]);
free(Arr);

return nEdit;

}

算法原理：

1：为什么要把矩阵首行以及首列初始化为0-n，0-m

我们先说说列初始化0-m表示的原因，它意思是strA从0个元素转变成strB的前i个元素的操作步骤数，这当然就很容易理解了，从一个空白的字符串转换为包含一个字符的前i个的字符的子字符串，当然需要添加i个字符了。同理，可以解释第一行初始化为0-n的原因。

2：为什么选择Arr[j-1][i]+1,Arr[j][i-1]+1,Arr[j-1][i-1]+cost的最小值赋给Arr[j][i]

通过1，我们应该理解这里的Arr[j][i]表示的意思，它的意思就是strA的前i个字符转变成strB的前j个字符的最小编辑距离。

Arr[j-1][i]表示的是strA的前i个字符转变成strB的前j-1个字符的操作步骤，那么把strA的前i个字符转变成strB的前j个字符，只需要在strA的前i个字符后面加上t[j]，所以最终操作数是Arr[j-1][i]+1;

Arr[j][i-1]表示的是strA的前i-1个字符转变成strB的前j个字符的操作步骤，那么把strA的前i个字符转变成strB的前j个字符，只需要在strA的第i个字符删除即可，所以最终操作数是Arr[j][i-1]+1;

Arr[j-1][i-1]表示的strA的前i-1个字符转变成strB的前j-1个字符的操作步骤，那么把strA的前i个字符变成strB的前j个字符，只需要看strA的第i个字符和strB的第j个字符是否相等，相等则最终操作数是Arr[j-1][i-1]，不相等则最终操作数是Arr[j-1][i-1]+1；

以上三种根据前者转换的方法得到的结果都可能是最少的编辑距离，所以我们选择三者的最小值作为Arr[j][i]的值。

算法实例：

strA = "acdf",strB = "abc"

     a c  d  f

  0  1 2  3  4

a 1

b 2

c 3

当i=0时，strA的前0个字符串str = null，

j = 0，str->null ，k =0,即Arr[0][0] =0;

j =1，str->a，k =1，即Arr[0][1] =1;

j =2，str->ab，k=2，即Arr[0][2]=2;

j =3，str->abc，k=3，即Arr[0][3] =3;

当 i =1时，strA的前1个字符串str = a，

j =1，str->a:strA[0,i-1]--> strB[0,j] =1(null-->a), strA[0,i]-->strB[0,j-1]=1(a->null), strA[0,i-1]-->strB[0,j-1]=0(null-->null),  从而证明了Arr[1][1] =0;

j =2，str->ab，....(同理)

j =3，str->abc，...(同理)

i=2,3,4(同理)

 

 

算法改进：

从算法的计算中我们可以看到，虽然建立了一个(m+1)×(n+1)的矩阵，但是我们每次只用到了矩阵中的两列或者两行，所以从这点来改进算法，提高算法的空间利用率。

int Levenshtein(string str1,string str2)
{
int n = str1.size();
int m = str2.size();
if ( n == 0)
return m;
if ( m == 0)
return n;
vector<int> vec1(m+1);
vector<int> vec2(m+1);
for(int i=0;i<=m;i++)
vec1[i] = i;
int cost = 0;

for(int i=1;i<=n;i++)
{
vec2[0] = i;
for(int j=1;j<=m;j++)
{
if( str1[i-1] == str2[j-1] )
cost = 0;
else
cost = 1;
vec2[j] = vec2[j-1]+1 < vec1[j]+1 ? vec2[j-1]+1 : vec1[j]+1;
vec2[j] = vec2[j] < vec1[j-1]+cost ? vec2[j] : vec1[j-1]+cost;
}
vec1 = vec2;
}
return vec2.back();
}