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optimization - 优化 Levenshtein 距离算法

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-03 16:34:28 26 4
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我有一个存储过程,它使用 Levenshtein 距离来确定最接近用户键入内容的结果。唯一真正影响速度的是在选择距离最短的记录之前计算所有记录的 Levenshtein 距离的函数(我通过用 0 代替对 Levenshtein 函数的调用来验证这一点)。该表有 150 万条记录,因此即使是最细微的调整也可能会缩短几秒钟的时间。现在整个过程运行超过 10 分钟。这是我正在使用的方法:

ALTER function dbo.Levenshtein
(
@Source nvarchar(200),
@Target nvarchar(200)
)
RETURNS int
AS
BEGIN
DECLARE @Source_len int, @Target_len int, @i int, @j int, @Source_char nchar, @Dist int, @Dist_temp int, @Distv0 varbinary(8000), @Distv1 varbinary(8000)

SELECT @Source_len = LEN(@Source), @Target_len = LEN(@Target), @Distv1 = 0x0000, @j = 1, @i = 1, @Dist = 0

WHILE @j <= @Target_len
BEGIN
SELECT @Distv1 = @Distv1 + CAST(@j AS binary(2)), @j = @j + 1
END

WHILE @i <= @Source_len
BEGIN
SELECT @Source_char = SUBSTRING(@Source, @i, 1), @Dist = @i, @Distv0 = CAST(@i AS binary(2)), @j = 1

WHILE @j <= @Target_len
BEGIN
SET @Dist = @Dist + 1
SET @Dist_temp = CAST(SUBSTRING(@Distv1, @j+@j-1, 2) AS int) +
CASE WHEN @Source_char = SUBSTRING(@Target, @j, 1) THEN 0 ELSE 1 END

IF @Dist > @Dist_temp
BEGIN
SET @Dist = @Dist_temp
END

SET @Dist_temp = CAST(SUBSTRING(@Distv1, @j+@j+1, 2) AS int)+1

IF @Dist > @Dist_temp SET @Dist = @Dist_temp
BEGIN
SELECT @Distv0 = @Distv0 + CAST(@Dist AS binary(2)), @j = @j + 1
END
END

SELECT @Distv1 = @Distv0, @i = @i + 1
END

RETURN @Dist
END

我应该从这里去哪里?

最佳答案

我过去这样做的方法是将“数据库”(实际上是拼写校正器的单词字典)存储为一个特里树。

然后我使用分支定界例程来查找最近的匹配条目。对于小距离,它所花费的时间是距离的指数。对于大距离,它与字典的大小成线性关系,就像您现在看到的那样。

分支定界基本上是 trie 的深度优先树遍历,但有错误预算。在每个节点,您跟踪当前的 le​​venshtein 距离,如果它超出预算,您将修剪树的那个分支。

首先,您以零预算进行步行。那只会找到完全匹配的。如果您没有找到匹配项,那么您将以一个预算进行匹配。这将在距离为 1 处找到匹配项。如果找不到任何匹配项,则预算为 2,依此类推。这听起来效率低下,但由于每次步行比前一次步行花费的时间多得多,所以时间主要由您最后一次步行完成。

添加:代码大纲(请原谅我的 C):

// dumb version of trie node, indexed by letter. You can improve.
typedef struct tnodeTag {
tnodeTag* p[128];
} tnode;

tnode* top; // the top of the trie

void walk(tnode* p, char* s, int budget){
int i;
if (*s == 0){
if (p == NULL){
// print the current trie path
}
}
else if (budget >= 0){
// try deleting this letter
walk(p, s+1, budget-1);
// try swapping two adjacent letters
if (s[1]){
swap(s[0], s[1]);
walk(p, s, budget-1);
swap(s[0], s[1]);
}
if (p){
for (i = 0; i < 128; i++){
// try exact match
if (i == *s) walk(p->p[i], s+1, budget);
// try replacing this character
if (i != *s) walk(p->p[i], s+1, budget-1);
// try inserting this letter
walk(p->p[i], s, budget-1);
}
}
}
}

基本上,您通过跳过字母并在同一节点搜索来模拟删除字母。您模拟通过下降 trie 而不前进 s 来插入字母。您模拟替换一个字母,就像字母匹配一样,即使它不匹配。当您掌握了它的窍门后,您可以添加其他可能的不匹配项,例如将 0 替换为 O,将 1 替换为 L 或 I - 诸如此类的愚蠢内容。

您可能想要添加一个字符数组参数来表示您在 trie 中找到的当前单词。

关于optimization - 优化 Levenshtein 距离算法,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/2918771/

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