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PHP中计算字符串相似度的函数代码

转载 作者：qq735679552 更新时间：2022-09-29 22:32:09 31 4
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这篇CFSDN的博客文章PHP中计算字符串相似度的函数代码由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.

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，这个做法可能会导致整个过程变慢或变快。也请注意，该算法的复杂度是 O(N**3)，N 是最长字符串的长度。 比如我们想找字符串abcdefg和字符串aeg的相似度：   。

复制代码 代码如下:

$first = "abcdefg";
$second = "aeg";
echo similar_text($first, $second);结果输出3.如果想以百分比显示，则可使用它的第三个参数,如下：
$first = "abcdefg";
$second = "aeg";
similar_text($first, $second, $percent);
echo $percent;


similar_text函数的使用及实现过程。similar_text() 函数主要是用来计算两个字符串的匹配字符的数目，也可以计算两个字符串的相似度（以百分比计）。与 similar_text() 函数相比，我们今天要介绍的 levenshtein() 函数更快。不过，similar_text() 函数能通过更少的必需修改次数提供更精确的结果。在追求速度而少精确度，并且字符串长度有限时可以考虑使用 levenshtein() 函数。

使用说明

先看手册上 levenshtein() 函数的说明：

levenshtein() 函数返回两个字符串之间的 Levenshtein 距离。

Levenshtein 距离，又称编辑距离，指的是两个字符串之间，由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数。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。

例如把 kitten 转换为 sitting：

sitten （k→s）
sittin （e→i）
sitting （→g）levenshtein() 函数给每个操作（替换、插入和删除）相同的权重。不过，您可以通过设置可选的 insert、replace、delete 参数，来定义每个操作的代价。

语法：

levenshtein(string1,string2,insert,replace,delete)

参数 描述

•string1 必需。要对比的第一个字符串。
•string2 必需。要对比的第二个字符串。
•insert 可选。插入一个字符的代价。默认是 1。
•replace 可选。替换一个字符的代价。默认是 1。
•delete 可选。删除一个字符的代价。默认是 1。
提示和注释

•如果其中一个字符串超过 255 个字符，levenshtein() 函数返回 -1。
•levenshtein() 函数对大小写不敏感。
•levenshtein() 函数比 similar_text() 函数更快。不过，similar_text() 函数提供需要更少修改的更精确的结果。
例子

复制代码 代码如下:

<?php
echo levenshtein("Hello World","ello World");
echo "<br />";
echo levenshtein("Hello World","ello World",10,20,30);
?>

输出： 1 30

  。

以下是补充:

php默认有个函数similar_text()用于计算字符串之间的相似度，该函数也可以计算两个字符串的相似度（以百分比计）。不过这个函数感觉对中文计算很不准确比如:

  。

复制代码 代码如下:

echo similar_text("吉林禽业公司火灾已致112人遇难","吉林宝源丰禽业公司火灾已致112人遇难");

  。

这两个新闻标题其实都是一样的，如果使用similar_text()相似对结果为：42，即只相似42%，所以这个感觉很不靠谱，今天刚好收集到一段PHP代码也是用于比较两个字符串的相似度，直接贴出代码:

?
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<?php
class LCS {
   var $str1 ;
   var $str2 ;
   var $c = array ();
   /*返回串一和串二的最长公共子序列
*/
   function getLCS( $str1 , $str2 , $len1 = 0, $len2 = 0) {
     $this ->str1 = $str1 ;
     $this ->str2 = $str2 ;
     if ( $len1 == 0) $len1 = strlen ( $str1 );
     if ( $len2 == 0) $len2 = strlen ( $str2 );
     $this ->initC( $len1 , $len2 );
     return $this ->printLCS( $this ->c, $len1 - 1, $len2 - 1);
   }
   /*返回两个串的相似度
*/
   function getSimilar( $str1 , $str2 ) {
     $len1 = strlen ( $str1 );
     $len2 = strlen ( $str2 );
     $len = strlen ( $this ->getLCS( $str1 , $str2 , $len1 , $len2 ));
     return $len * 2 / ( $len1 + $len2 );
   }
   function initC( $len1 , $len2 ) {
     for ( $i = 0; $i < $len1 ; $i ++) $this ->c[ $i ][0] = 0;
     for ( $j = 0; $j < $len2 ; $j ++) $this ->c[0][ $j ] = 0;
     for ( $i = 1; $i < $len1 ; $i ++) {
       for ( $j = 1; $j < $len2 ; $j ++) {
         if ( $this ->str1[ $i ] == $this ->str2[ $j ]) {
           $this ->c[ $i ][ $j ] = $this ->c[ $i - 1][ $j - 1] + 1;
         } else if ( $this ->c[ $i - 1][ $j ] >= $this ->c[ $i ][ $j - 1]) {
           $this ->c[ $i ][ $j ] = $this ->c[ $i - 1][ $j ];
         } else {
           $this ->c[ $i ][ $j ] = $this ->c[ $i ][ $j - 1];
         }
       }
     }
   }
   function printLCS( $c , $i , $j ) {
     if ( $i == 0 || $j == 0) {
       if ( $this ->str1[ $i ] == $this ->str2[ $j ]) return $this ->str2[ $j ];
       else return "" ;
     }
     if ( $this ->str1[ $i ] == $this ->str2[ $j ]) {
       return $this ->printLCS( $this ->c, $i - 1, $j - 1). $this ->str2[ $j ];
     } else if ( $this ->c[ $i - 1][ $j ] >= $this ->c[ $i ][ $j - 1]) {
       return $this ->printLCS( $this ->c, $i - 1, $j );
     } else {
       return $this ->printLCS( $this ->c, $i , $j - 1);
     }
   }
}
 
$lcs = new LCS();
//返回最长公共子序列
$lcs ->getLCS( "hello word" , "hello china" );
//返回相似度
echo $lcs ->getSimilar( "吉林禽业公司火灾已致112人遇难" , "吉林宝源丰禽业公司火灾已致112人遇难" );

同样输出结果为：0.90322580645161，明显准确的多.

最后此篇关于PHP中计算字符串相似度的函数代码的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于PHP中计算字符串相似度的函数代码的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。

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