PHP改进计算字符串相似度的函数similar_text()、levenshtein()

发布于 来源 原文链接

95天前 有1个用户阅读过

PHP 原生的similar_text()函数、levenshtein()函数对中文汉字支持不好

similar_text()中文汉字版

//拆分字符串
function split_str($str) {
    preg_match_all("/./u", $str, $arr);
    return $arr[0];
}

//相似度检测
function similar_text_cn($str1, $str2) {
    $arr_1 = array_unique(split_str($str1));
    $arr_2 = array_unique(split_str($str2));
    $similarity = count($arr_2) - count(array_diff($arr_2, $arr_1));

    return $similarity;
} 

levenshtein()中文汉字版

//拆分字符串
function mbStringToArray($string, $encoding = 'UTF-8') {
    $arrayResult = array();
    while ($iLen = mb_strlen($string, $encoding)) {
        array_push($arrayResult, mb_substr($string, 0, 1, $encoding));
        $string = mb_substr($string, 1, $iLen, $encoding);
    }
    return $arrayResult;
}
//编辑距离
function levenshtein_cn($str1, $str2, $costReplace = 1, $encoding = 'UTF-8') {
    $count_same_letter = 0;
    $d = array();
    $mb_len1 = mb_strlen($str1, $encoding);
    $mb_len2 = mb_strlen($str2, $encoding);
    $mb_str1 = mbStringToArray($str1, $encoding);
    $mb_str2 = mbStringToArray($str2, $encoding);
    for ($i1 = 0; $i1 & lt; = $mb_len1; $i1++) {
        $d[$i1] = array();
        $d[$i1][0] = $i1;
    }
    for ($i2 = 0; $i2 & lt; = $mb_len2; $i2++) {
        $d[0][$i2] = $i2;
    }
    for ($i1 = 1; $i1 & lt; = $mb_len1; $i1++) {
        for ($i2 = 1; $i2 & lt; = $mb_len2; $i2++) {
            // $cost = ($str1[$i1 - 1] == $str2[$i2 - 1]) ? 0 : 1;
            if ($mb_str1[$i1 - 1] === $mb_str2[$i2 - 1]) {
                $cost = 0;
                $count_same_letter++;
            } else {
                $cost = $costReplace; //替换
            }
            $d[$i1][$i2] = min($d[$i1 - 1][$i2] + 1, //插入
            $d[$i1][$i2 - 1] + 1, //删除
            $d[$i1 - 1][$i2 - 1] + $cost);
        }
    }
    return $d[$mb_len1][$mb_len2];
    //return array('distance' => $d[$mb_len1][$mb_len2], 'count_same_letter' => $count_same_letter);
} 

最长公共子序列LCS()

//最长公共子序列英文版
function LCS_en($str_1, $str_2) {
    $len_1 = strlen($str_1);
    $len_2 = strlen($str_2);
    $len = $len_1 & gt;
    $len_2 ? $len_1: $len_2;
    $dp = array();
    for ($i = 0; $i & lt; = $len; $i++) {
        $dp[$i] = array();
        $dp[$i][0] = 0;
        $dp[0][$i] = 0;
    }
    for ($i = 1; $i & lt; = $len_1; $i++) {
        for ($j = 1; $j & lt; = $len_2; $j++) {
            if ($str_1[$i - 1] == $str_2[$j - 1]) {
                $dp[$i][$j] = $dp[$i - 1][$j - 1] + 1;
            } else {
                $dp[$i][$j] = $dp[$i - 1][$j] & gt;
                $dp[$i][$j - 1] ? $dp[$i - 1][$j] : $dp[$i][$j - 1];
            }
        }
    }
    return $dp[$len_1][$len_2];
}
//拆分字符串
function mbStringToArray($string, $encoding = 'UTF-8') {
    $arrayResult = array();
    while ($iLen = mb_strlen($string, $encoding)) {
        array_push($arrayResult, mb_substr($string, 0, 1, $encoding));
        $string = mb_substr($string, 1, $iLen, $encoding);
    }
    return $arrayResult;
}
//最长公共子序列中文版
function LCS_cn($str1, $str2, $encoding = 'UTF-8') {
    $mb_len1 = mb_strlen($str1, $encoding);
    $mb_len2 = mb_strlen($str2, $encoding);
    $mb_str1 = mbStringToArray($str1, $encoding);
    $mb_str2 = mbStringToArray($str2, $encoding);
    $len = $mb_len1 & gt;
    $mb_len2 ? $mb_len1: $mb_len2;
    $dp = array();
    for ($i = 0; $i & lt; = $len; $i++) {
        $dp[$i] = array();
        $dp[$i][0] = 0;
        $dp[0][$i] = 0;
    }
    for ($i = 1; $i & lt; = $mb_len1; $i++) {
        for ($j = 1; $j & lt; = $mb_len2; $j++) {
            if ($mb_str1[$i - 1] == $mb_str2[$j - 1]) {
                $dp[$i][$j] = $dp[$i - 1][$j - 1] + 1;
            } else {
                $dp[$i][$j] = $dp[$i - 1][$j] & gt;
                $dp[$i][$j - 1] ? $dp[$i - 1][$j] : $dp[$i][$j - 1];
            }
        }
    }
    return $dp[$mb_len1][$mb_len2];
} 

-- The End --

本文标题: PHP改进计算字符串相似度的函数similar_text()、levenshtein()

本文地址: https://seonoco.com/blog/php-improved-the-function-of-similar-text-levenshtein

原文地址: http://www.jb51.net/article/56721.htm

点赞 0
感谢支持
0
多谢反馈
评论 0
打赏

支持微信/支付宝

评论

网友