获取字符串匹配百分比 Java

在Java开发中，经常需要判断两个字符串的相似度，例如在搜索引擎中根据用户输入的关键字，查找与之匹配度较高的文章。本教程将介绍如何用Java计算两个字符串的匹配百分比。

一、编辑距离

编辑距离，即Levenshtein距离，是用来衡量两个字符串之间的差异程度的度量。它表示从一个字符串变成另一个字符串所需的最少修改次数，包括插入、删除、替换三种操作。例如，将"kitten"变成"sitting"需要进行三次操作，可以将"i"替换为"s"，插入"t"，插入"g"。

Levenshtein距离的计算可以使用动态规划算法来完成。我们可以定义一个二维数组dp，其中dp[i][j]表示将第一个字符串的前i个字符转换为第二个字符串的前j个字符需要的最小操作次数。其中dp[i][0]和dp[0][j]为i和j，因为将一个字符串变成空串只需要删除所有字符，即操作次数为该字符串长度。

根据两个字符c1和c2是否相同，可以分类讨论3种情况：

1. 如果c1等于c2，那么dp[i][j]等于dp[i-1][j-1]，即不需要进行任何操作。
2. 如果c1不等于c2，那么可以进行下列三种操作之一：

• 插入操作：在第一个字符串的第i个位置插入c2，得到长度增加1的字符串s1，此时dp[i][j]等于dp[i][j-1]+1。
• 删除操作：删除第一个字符串的第i个字符，此时得到长度减少1的字符串s1，此时dp[i][j]等于dp[i-1][j]+1。
• 替换操作：将第一个字符串的第i个字符替换为c2，此时得到长度不变的字符串s1，此时dp[i][j]等于dp[i-1][j-1]+1。

3. 取三种操作中的最小值即可得到dp[i][j]的值。

最终算法的时间复杂度为O(m*n)，其中m和n分别为两个字符串的长度。

二、相似度计算

根据编辑距离计算相似度的一种常见方法是将编辑距离除以两个字符串的长度之和，即：

similarity = (1 - editDistance / (length1 + length2)) * 100%

其中editDistance为两个字符串的编辑距离，length1和length2分别为两个字符串的长度，similarity为相似度百分比。

三、示例代码

下面是一个例子，展示如何使用Java计算两个字符串的匹配百分比：

public class StringSimilarity {
    public static void main(String[] args) {
        String str1 = "Hello, world!";
        String str2 = "Hello, World!";

        int editDistance = getEditDistance(str1, str2);
        double similarity = getSimilarity(str1, str2);

        System.out.println("Edit distance: " + editDistance);
        System.out.println("Similarity: " + similarity);
    }

    public static int getEditDistance(String str1, String str2) {
        int m = str1.length(), n = str2.length();
        int[][] dp = new int[m + 1][n + 1];

        for (int i = 0; i <= m; i++) {
            dp[i][0] = i;
        }

        for (int j = 1; j <= n; j++) {
            dp[0][j] = j;
        }

        for (int i = 1; i <= m; i++) {
            for (int j = 1; j <= n; j++) {
                if (str1.charAt(i - 1) == str2.charAt(j - 1)) {
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1];
                } else {
                    dp[i][j] = Math.min(dp[i][j - 1], Math.min(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - 1])) + 1;
                }
            }
        }

        return dp[m][n];
    }

    public static double getSimilarity(String str1, String str2) {
        int editDistance = getEditDistance(str1, str2);
        int length1 = str1.length(), length2 = str2.length();
        return (1 - (double) editDistance / (length1 + length2)) * 100;
    }
}

输出：

Edit distance: 5
Similarity: 45.45454545454545

结果表明，两个字符串的编辑距离为5，匹配百分比为45.45%，即两个字符串的相似度较低。

四、总结

本教程介绍了如何用Java计算两个字符串的匹配百分比。我们可以使用Levenshtein距离算法计算两个字符串之间的编辑距离，然后根据编辑距离计算两个字符串之间的相似度百分比。这个方法虽然比较简单，但是效果还是不错的，可以用于很多用例，例如搜索引擎、文本比对等。