最近帮一个项目分析数据库瓶颈，于是想先通过SQL Profiler把SQL语句的运行数据抓下来，再对不同语句分类统计。这其中涉及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　│
  ├──┼───────────┤
  │ est│  0  1  2  3  4　│
  │  e│  1  x         │
  │  s│  2            │
  │  t│  3            │
  └──┴───────────┘


2、计算x值

计算x的算法为：

    取x1 = 左边的值+1 = 1+1 = 2；

    取x2 = 上边的值+1 = 1+1 = 2；

    如果横纵坐标的字符不一样，则取x3 = 左上角的值+1，否则取x3 = 左上角的值。此处由于e≠t，所以x3 = 0+1 = 1。

    然后得到x = min(x1, x2, x3) = 1。


3、以此类推，填满矩阵，最右下角的值即为LD值

  ┌──┬───────────┐
  │   │test  t  e  s  t　│
  ├──┼───────────┤
  │ est│  0  1  2  3  4　│
  │  e│  1  1  1  2  3　│
  │  s│  2  2  2  1  2　│
  │  t│  3  2  3  2  1　│
  └──┴───────────┘


4、计算相似度

  公式为：相似度 = 1 - (LD / 最大字符串长度)

  本例中，相似度 = 1 - (1 / 4) = 0.75，这个值介于0到1之间，值越高，表示两字符串相似度越大。


用C#代码实现一下：

///  
/// 计算LD值 
///  
/// 第一个字符串 
/// 第二个字符串 
/// LD 
public int GetLevenshteinDistince(string str1, string str2) 
{ 
    //初始化矩阵 
    int[,] matrix = new int[str1.Length + 1, str2.Length + 1]; 
 
    //赋第一行与第一列的初值 
    for(int i = 0; i <= str1.Length; ++i) 
        matrix[i, 0] = i; 
 
    for(int i = 0; i <= str2.Length; ++i) 
        matrix[0, i] = i; 
 
    //开始填充矩阵 
    for(int i = 1; i <= str1.Length; i++) 
    { 
        for(int j = 1; j <= str2.Length; j++) 
        { 
            //左上角相同加0，否则加1 
            int addition = str1[i - 1] == str2[j - 1] ? 0 : 1; 
 
            //取三者中的最小值 
            int min = Math.Min(matrix[i - 1, j - 1] + addition, matrix[i, j - 1] + 1); 
            matrix[i, j] = Math.Min(min, matrix[i - 1, j] + 1); 
        } 
    } 
 
    //矩阵最右下角数字即是LD 
    return matrix[str1.Length, str2.Length]; 
} 
 
///  
/// 计算相似度 
///  
/// 第一个字符串 
/// 第二个字符串 
/// 相似度，0-1之间 
public float ComputeSimilarity(string str1, string str2) 
{ 
    return 1 - (float)GetLevenshteinDistince(str1, str2) / Math.Max(str1.Length, str2.Length); 
}




OK，运行效率还是挺高的。