如何用C++比较字符串相似度？
在计算机科学中，字符串相似度是指两个字符串在内容上有多少相似之处。在现代计算机科学中，字符串相似度常被用于纠错、信息检索、数据挖掘等领域。在C++编程中，有很多算法可以用来比较字符串相似度，下面将介绍两种常用的算法：Levenshtein距离和Jaro-Winkler距离。
一、Levenshtein距离
Levenshtein距离又叫编辑距离，是指两个字符串间由一个转换为另一个所需的最少编辑操作次数。编辑操作包括插入一个字符、删除一个字符和替换一个字符。Levenshtein距离越小，表示两个字符串的相似度越高。
C++实现：
int LevenshteinDistance(const string& str1, const string& str2)
{
int len1 = str1.size();
int len2 = str2.size();
vector
for (int i = 0; i <= len1; i++) dp[i][0] = i;
for (int i = 0; i <= len2; i++) dp[0][i] = i;
for (int i = 1; i <= len1; i++) {
for (int j = 1; j <= len2; j++) {
if (str1[i - 1] == str2[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] + 1, dp[i - 1][j - 1] + 1));
}
}
return dp[len1][len2];
}
二、Jaro-Winkler距离
Jaro-Winkler距离是在Jaro距离的基础上增加一个字符串前缀的权重值，用于更好地处理短字符串的相似度。Jaro-Winkler距离也是计算两个字符串之间的编辑操作次数，但是比Levenshtein距离更适合短字符串。
C++实现：
double JaroWinklerDistance(const string& str1, const string& str2)
{
int len1 = str1.size(), len2 = str2.size();
int m = max(len1, len2), l = 0, w = 0;
double dj = 0.0, p = 0.1;
if (len1 == 0 || len2 == 0) return 0;
if (len1 < len2) swap(str1, str2), swap(len1, len2);
for (int i = 0; i < len1; i++) {
for (int j = max(0, i - m); j <= min(len2 - 1, i + m); j++) {
if (str1[i] == str2[j]) {
if (i == j) dj += 1.0;
else if (i != j && str1[i] != str2[j]) w += 1;
break;
}
}
}
if (dj == 0) return 0;
dj = dj / len1;
double dw = (double)w / 2.0;
double lp = 0.1;
int lmax = min((int)str1.size(), 4);
for (int i = 0; i < lmax && i < len2 && str1[i] == str2[i]; i++) lp += (double)p * 1;
return dj + dw / len1 + lp * (1 - dj);
}
总结
Levenshtein距离和Jaro-Winkler距离都是常见的用于字符串相似度比较的算法。在实际应用中，可以根据不同的需求和字符串长度，选择相应的算法进行应用。
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