C++实现两个字符串之间的Levenshtein Distance(编辑距离)

1.什么是Levenshtein Distance

Levenshtein Distance，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。levenshtein() 函数返回两个字符串之间的 Levenshtein 距离。编辑距离的算法是首先由俄国科学家Levenshtein提出的，故又叫Levenshtein Distance。

2.算法

步骤	说明
1	设置n为字符串s的长度。("GUMBO")  设置m为字符串t的长度。("GAMBOL")  如果n等于0，返回m并退出。 如果m等于0，返回n并退出。 构造两个向量v0[m+1] 和v1[m+1]，串联0..m之间所有的元素。
2	初始化 v0 to 0..m。
3	检查 s (i from 1 to n) 中的每个字符。
4	检查 t (j from 1 to m) 中的每个字符
5	如果 s[i] 等于 t[j]，则编辑代价为 0； 如果 s[i] 不等于 t[j]，则编辑代价为1。
6	设置单元v1[j]为下面的最小值之一： a、紧邻该单元上方+1：v1[j-1] + 1 b、紧邻该单元左侧+1：v0[j] + 1 c、该单元对角线上方和左侧+cost：v0[j-1] + cost
7	在完成迭代 (3, 4, 5, 6) 之后，v1[m]便是编辑距离的值。

其中，cost为编辑代价，当字符相等时，为0，否则为1.

下面将演示如何计算"GUMBO"和"GAMBOL"两个字符串的Levenshtein距离

步骤1、2

	v0	v1
		G	U	M	B	O
	0	1	2	3	4	5
G	1
A	2
M	3
B	4
O	5
L	6

步骤3-6，当 i = 1

	v0	v1
		G	U	M	B	O
	0	1	2	3	4	5
G	1	0
A	2	1
M	3	2
B	4	3
O	5	4
L	6	5

步骤3-6，当 i = 2

		v0	v1
		G	U	M	B	O
	0	1	2	3	4	5
G	1	0	1
A	2	1	1
M	3	2	2
B	4	3	3
O	5	4	4
L	6	5	5

步骤3-6，当 i = 3

			v0	v1
		G	U	M	B	O
	0	1	2	3	4	5
G	1	0	1	2
A	2	1	1	2
M	3	2	2	1
B	4	3	3	2
O	5	4	4	3
L	6	5	5	4

步骤3-6，当 i = 4

				v0	v1
		G	U	M	B	O
	0	1	2	3	4	5
G	1	0	1	2	3
A	2	1	1	2	3
M	3	2	2	1	2
B	4	3	3	2	1
O	5	4	4	3	2
L	6	5	5	4	3

步骤3-6，当 i = 5

					v0	v1
		G	U	M	B	O
	0	1	2	3	4	5
G	1	0	1	2	3	4
A	2	1	1	2	3	4
M	3	2	2	1	2	3
B	4	3	3	2	1	2
O	5	4	4	3	2	1
L	6	5	5	4	3	2

步骤7

编辑距离就是矩阵右下角的值，v1[m] == 2。

3.代码实现

#include 
#include 
#include 
#include 
using namespace std;

#define  min(a,b) ((a >  Tmatrix;
	Tmatrix matrix(n + 1);
	for (int i = 0; i <= n; i++)  matrix[i].resize(m + 1);

	//step 2 Initialize

	for (int i = 1; i <= n; i++) matrix[i][0] = i;
	for (int i = 1; i <= m; i++) matrix[0][i] = i;

	//step 3
	for (int i = 1; i <= n; i++)
	{
		const char si = source[i - 1];
		//step 4
		for (int j = 1; j <= m; j++)
		{

			const char dj = target[j - 1];
			//step 5
			int cost;
			if (si == dj){
				cost = 0;
			}
			else{
				cost = 1;
			}
			//step 6
			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));

		}
	}//step7
	return matrix[n][m];
}
void main(){
	string s;
	s = "ABC";
	string d;
	d = "abcd";
	//cout << "source=";
	//cin >> s;
	//cout << "diag=";
	//cin >> d;
	int dist = ldistance(s, d);
	cout << "dist=" << dist << endl;
	system("pause");
}

参考资源：

http://www.cppblog.com/whncpp/archive/2008/09/21/62378.html

http://www.cnblogs.com/ymind/archive/2012/03/27/fast-memory-efficient-Levenshtein-algorithm.html

http://www.cnblogs.com/ac1985482/p/Levenshtein.html

http://baike.baidu.com/view/4123766.htm

http://baike.baidu.com/link?url=pz718Sg4wmsX5n7dZIBWKYDTbqUysEGiZTC48Qqj4vcJ6vcVM8E7_V927To8e7FV1Li6xLfxkyBcBM8vKxPdQRehb2OqQzcBo4uClEw_kyM3r2x4N3Lq72X00RgIY3eIW_0xq8STNBFeohe1efbdYJoDrgz3YgjtDHyqHky1zXK