strSimilarity2Number: function (s, t) { var n = s.length, m = t.length, d = []; var i, j, s_i, t_j, cost; if (n == 0) return m; if (m == 0) return n; for (i = 0; i <= n; i++) { d[i] = []; d[i][0] = i; } for (j = 0; j <= m; j++) { d[0][j] = j; } for

//LD最短编辑路径算法 public static int LevenshteinDistance(string source, string target) { int cell = source.Length; int row = target.Length; if (cell == 0) { return row; } if (row == 0) { return cell; } int[, ] matrix = new int[row + 1, cell + 1]; for (var

我们在做数据系统的时候,经常会用到模糊搜索,但是,数据库提供的模糊搜索并不具备按照相关度进行排序的功能. 现在提供一个比较两个字符串相似度的方法. 通过计算出两个字符串的相似度,就可以通过Linq在内存中对数据进行排序和筛选,选出和目标字符串最相似的一个结果. 本次所用到的相似度计算公式是 相似度=Kq*q/(Kq*q+Kr*r+Ks*s) (Kq > , Kr>=,Ka>=) 其中,q是字符串1和字符串2中都存在的单词的总数,s是字符串1中存在,字符串2中不存在的单词总数,r是字符串2

http://www.jb51.net/article/55941.htm C#实现: 复制代码 代码如下: #region 计算字符串相似度        /// <summary>         /// 计算字符串相似度         /// </summary>         /// <param name="str1">字符串1</param>         /// <param name="str2&qu

直接来代码 public static float levenshtein(string str1, string str2) { //计算两个字符串的长度. int len1 = str1.Length; int len2 = str2.Length; //建立上面说的数组,比字符长度大一个空间 , len2 + ]; //赋初值,步骤B. ; a <= len1; a++) { dif[a, ] = a; } ; a <= len2; a++) { dif[, a] = a; } //计算

[转]http://www.syyong.com/Go/Go-implements-the-string-similarity-calculation-function-Levenshtein-and-SimilarText.html levenshtein() 和 similar_text() 是 PHP 内置的两个字符串相似度计算函数.Levenshtein 计算两个字符串之间的编辑距离,SimilarText 计算两个字符串的相似度.下面使用Go分别实现二者. Levenshtein //

利用编辑距离(Edit Distance)计算两个字符串的相似度 编辑距离(Edit Distance),又称Levenshtein距离,是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数.许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符.一般来说,编辑距离越小,两个串的相似度越大. 例如将kitten一字转成sitting: sitten (k→s)        sittin (e→i)        sitting (→g) 俄罗斯科学家Vladimir Le

similar_text — 计算两个字符串的相似度 int similar_text ( string $first , string $second [, float &$percent ] ) $first 必需.规定要比较的第一个字符串. $second 必需.规定要比较的第二个字符串. $percent 可选.规定供存储百分比相似度的变量名. 两个字符串的相似程度计算依据 Oliver [1993] 的描述进行.注意该实现没有使用 Oliver 虚拟码中的堆栈,但是却进行了递归调用,这

去除html标签: function del_html_tags(str) { var words = ''; words = str.replace(/<[^>]+>/g,""); return words; } 去除空格: function Trim(str,is_global) { var result; result = str.replace(/(^\s+)|(\s+$)/g,""); if(is_global.toLowerCase()

Levenshtein:莱文斯坦距离 Levenshtein的经典算法,参考http://en.wikipedia.org/wiki/Levenshtein_distance的伪代码实现的,同时参考了一些C++的实现,求字符串相似度. 下面求出结果是0.0~100.0,   表示为0%~100%. static inline int min(int a, int b) { return a < b ? a : b; } +(float)likePercentByCompareOriginText

一个如何识别相似语句的问题,于是上网找了找,一个叫Levenshtein Distance的算法比较简单,就写了段代码实现了一下,效果还不错. 这个算法是一个俄国人Lvenshtein提出的,用于计算两个字符串之间,由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数.次数越少,表示两个字符串相似度越高. 用实例来讲解算法最直观,我们假设有两个字符串:test和est,需要经过以下几个步骤来获取LD值. 1.初始化一个矩阵 ┌──┬───────────┐ │ │test t e s t │ ├──┼───

在百度的面试,简直就是花样求虐. 首先在面试官看简历的期间,除了一个自己定义字符串相似度,并且写出求相似度的算法. ...这个确实没听说过,php的similar_text函数也是闻所未闻的.之前看seo的时候,到简单了解了一下页面的相似度,百度算法中很常见的需要判断页面是否是重复的,重复的肯定就不收录了,做seo很重的一个工作就是写原创文章,以保持网站的更新,吸引百度的收录,以增加流量. 页面的相似度,是纯数学的,因为百度的主要是收录中文,所以中文需要先拆词,然后计算词语的在文章中出现的频度.

在搞验证码识别的时候需要比较字符代码的相似度用到“编辑距离算法”,关于原理和C#实现做个记录. 据百度百科介绍: 编辑距离,又称Levenshtein距离(也叫做Edit Distance),是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数,如果它们的距离越大,说明它们越是不同.许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符. 例如将kitten一字转成sitting: sitten (k→s) sittin (e→i) sitting (→g) 俄罗斯科学家V

在搞验证码识别的时候需要比较字符代码的相似度用到"编辑距离算法",关于原理和C#实现做个记录. 据百度百科介绍: 编辑距离,又称Levenshtein距离(也叫做Edit Distance),是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数,如果它们的距离越大,说明它们越是不同.许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符. 例如将kitten一字转成sitting: sitten (k→s) sittin (e→i) sitting (→g) 俄罗

本文介绍一个示例:使用 pymongo 连接 MongoDB,查询MongoDB中的 字符串 记录,并比较字符串之间的相似度. 一,Python连接MongoDB 大致步骤:创建MongoClient---> 获取 DataBase --->获取Collection,代码如下: client = MongoClient(host="127.0.0.1", port=10001) db = client['database_name'] db.authenticate(nam

Levenshtein Distance 算法,又叫 Edit Distance 算法,是指两个字符串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数.许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符.一般来说,编辑距离越小,两个串的相似度越大. 算法实现原理图解: a.首先是有两个字符串,这里写一个简单的 abc 和 abe b.将字符串想象成下面的结构. A 处 是一个标记,为了方便讲解,不是这个表的内容.   abc a b c abe 0 1 2 3 a 1 A处  

字符串的相似性比较应用场合很多,像拼写纠错.文本去重.上下文相似性等. 评价字符串相似度最常见的办法就是: 把一个字符串通过插入.删除或替换这样的编辑操作,变成另外一个字符串,所需要的最少编辑次数,这种就是编辑距离(edit distance)度量方法,也称为Levenshtein距离. 海明距离是编辑距离的一种特殊情况,只计算等长情况下替换操作的编辑次数,只能应用于两个等长字符串间的距离度量. 其他常用的度量方法还有 Jaccard distance.J-W距离(Jaro–Winkler di

转自:http://www.sigvc.org/bbs/forum.php?mod=viewthread&tid=981 http://www.cnblogs.com/ivanyb/archive/2011/11/25/2263356.html 在搞验证码识别的时候需要比较字符代码的相似度用到“编辑距离算法”,关于原理和C#实现做个记录.据百度百科介绍:编辑距离,又称Levenshtein距离(也叫做Edit Distance),是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数,如果它们

json字符串转成js对象我所知的方法有2种: //json字符串转换成json对象 var str_json = "{name:'liuchuan'}"; //json字符串 //1. 函数对象构造定义 var obj1 = new Function("return " + str_json)(); console.log(obj1.name); //2. eval函数 var obj2 = eval("(" + str_json + &quo

iOS7中计算UILabel中字符串的高度 iOS7中出现了新的方法计算UILabel中根据给定的Font以及str计算UILabel的frameSize的方法.本人提供category如下: UILabel+StringFrame.h // // UILabel+StringFrame.h // LabelHeight // // Copyright (c) 2014年 Y.X. All rights reserved. // #import <UIKit/UIKit.h> @interfa

PHP內置的字符串長度函數strlen無法正確處理中文字符串,它得到的只是字符串所占的字節數.對於GB2312的中文編碼,strlen得到的值是漢字個數的2倍,而對於UTF-8編碼的中文,就是3倍的差異了(在UTF-8編碼下,一個漢字占3個字節).以下函數可以得出正確的字符串字符個數. function stringLength($str){ $c = 0; for($i=0;$i<strlen($str);$i++){ if(ord(substr($str,$i,1))>0xa0){ $i+