分享一段iOS上用的字符串相似度算法实现

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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，只能算是半转帖吧，没啥原创成分。

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//  NSString+Distance.m
//  Levenshtein
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//  Created by Dawen Rie on 12-6-4.
//  Copyright (c) 2012年 G4 Workshop. All rights reserved.
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#import "NSString+Distance.h"
static inline int min(int a, int b) {
    return a < b ? a : b;
}

@implementation NSString (Distance)
- (float) likePercent:(NSString *)target{
    int n = self.length;
    int m = target.length;
    if (m==0) return n;
    if (n==0) return m;
    
    //Construct a matrix, need C99 support
    int matrix[n+1][m+1];
    memset(&matrix[0], 0, m+1);
    for(int i=1; i<=n; i++) {
        memset(&matrix[i], 0, m+1);
        matrix[i][0]=i;
    }
    for(int i=1; i<=m; i++) {
        matrix[0][i]=i;
    }
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        unichar si = [self characterAtIndex:i-1];
        for(int j=1;j<=m;j++)
        {
            unichar dj = [target characterAtIndex:j-1];
            int cost;
            if(si==dj){
                cost=0;
            }
            else{
                cost=1;
            }
            const int above=matrix[i-1][j]+1;
            const int left=matrix[i][j-1]+1;
            const int diag=matrix[i-1][j-1]+cost;
            matrix[i][j]=min(above,min(left,diag));
        }
    }
    return 100.0 - 100.0*matrix[n][m]/self.length;
}
@end

吐一下C99动态数组的口水，竟然不能用C语言静态数组的初始化方式（int arr[N] = {0} )。

 

 

转载于:https://my.oschina.net/dourgulf/blog/60846