Levenshtein distance（编辑距离）

基本介绍

Levenshtein distance是一种度量两个序列(字符串)差异大小的方法。

该方法定义如下：
两个序列(以单词为例，这里序列也可以表示一个句子)的Levenshtein distance是在使用一个单词修改为另一个单词时，通过编辑单个字符(如插入，删除，修改)所需要的最小次数。

这个概念由俄罗斯数学家Vladimir Levenshtein于1965年提出。目前这个距离常用来评价字符识别任务的好坏。

举个例子

将单词“kitten”修改为“sitting”最少需要3次单字符的操作：

kitten -> sitten(将“k”改为“s”)
sitten -> sittin(将“e”改为“i”)
sittin -> sitting(将“g”删除)

原理

假设现在两个字符串A和B，其中A的长度为a，B的长度为b，现要计算A与B之间的Levenshtein distance

我们可以考虑使用动态规划的思想解决这个问题

假设 $A_{i}$ 和 $B_{j}$ 分别为字符串A、B的前 $i、j$ 个字符组成的子串，现在我们来看看将
$A_{i}:A[1]\quad A[2] \quad ...\quad A[i-1]\quad A[i]$
修改为
$B_{j}:B[1]\quad B[2] \quad ... \quad B[j-1]\quad B[j]$
需要的最少编辑次数，即两个子串的Levenshtein distance，下面我们来分别讨论三种操作的操作次数：

插入操作

假设将 $A[1...i]$ 修改为 $B[1...j-1]$ 需要操作数为 $op_{1}$ ，那么在 $A[i]$ 后插入一个字符 $B[j]$ ，这样就可以将 $A[1...i]$ 修改为 $B[1...j]$ ，这时所需要的操作数为 $op_{1}+1$

2.删除操作

假设将 $A[1...i-1]$ 修改为 $B[1...j]$ 需要操作数为 $op_{2}$ ，那么删除 $A[i]$ 就可以将 $A[1...i]$ 修改为 $B[1...j]$ ，这时所需要的操作数为 $op_{2}+1$

3.修改操作

假设将 $A[1...i-1]$ 修改为 $B[1...j-1]$ 需要操作数为 $op_{3}$ ，这时要将 $A[1...i]$ 修改为 $B[1...j]$ 分两种情况：

a. $A[i]\ne B[j]$ ，则将 $A[i]$ 替换成 $B[j]$ 即可完成修改，这时操作数为 $op_{3}+1$

b. $A[i]== B[j]$ ，则将不需要进行修改操作，操作数仍为 $op_{3}$

最后可以得到状态转移方程如下

$lev_{a,b}(i, j)= \left\{ \begin{array}{lr} max(i, j),\quad if\ min(i, j) = 0 \\ min\left\{\begin{array}{lr} lev_{a,b}(i-1,j)+1 \\ lev_{a,b}(i,j-1)+1 \\ lev_{a,b}(i-1,j-1)+1_{a_{i}\ne b_{j}} \\ \end{array} \right. , otherwise\\ \end{array} \right.$

上式中 $1_{a_{i}\ne b_{j}}$ 表示 $a_{i}\ne b_{j}$ 表达式取0，否则取1

Python代码如下

得到上述转移方程后我们就很容易写出下面程序了

1.按照上述公式编写，没做优化的情况

import numpy as np

def Lev_distance():
    A = "fafasa"
    B = "faftreassa"

    dp = np.zeros((len(A) + 1, len(B) + 1))

    for i in xrange(len(A) + 1):
        dp[i][0] = i
    for j in xrange(len(B) + 1):
        dp[0][j] = j

    for i in xrange(1, len(A) + 1):
        for j in xrange(1, len(B) + 1):
            if A[i - 1] == B[j - 1]:
                dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1]
            else:
                dp[i][j] = min(dp[i - 1][j - 1], min(dp[i][j - 1], dp[i - 1][j])) + 1

    print("Levenshtein distance: {}".format(dp[len(A)][len(B)]))

if __name__=="__main__":
    Lev_distance()

2.使用滚动数组优化上述代码

import numpy as np

def Lev_distance():
    A = "fafasa"
    B = "faftreassa"

    dp = np.array(np.arange(len(B)+1))

    for i in xrange(1, len(A)+1):
        temp1 = dp[0]
        dp[0] += 1
        for j in xrange(1, len(B)+1):
            temp2 = dp[j]
            if A[i-1] == B[j-1]:
                dp[j] = temp1
            else:
                dp[j] = min(temp1, min(dp[j-1], dp[j]))+1
            temp1 = temp2

    print("Levenshtein distance: {}".format(dp[len(B)]))

if __name__=="__main__":
    Lev_distance()

参考

[1] https://en.wikipedia.org/wiki/Levenshtein_distance
[2] http://www.cnblogs.com/BlackStorm/p/5400809.html

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