c#字符相似度对比通用类
本类适用于比较2个字符的相似度,代码如下:
using System; using System.Collections.Generic; using System.Text; public class StringCompute { #region 私有变量 /// <summary> /// 字符串1 /// </summary> private char[] _ArrChar1; /// <summary> /// 字符串2 /// </summary> private char[] _ArrChar2; /// <summary> /// 统计结果 /// </summary> private Result _Result; /// <summary> /// 开始时间 /// </summary> private DateTime _BeginTime; /// <summary> /// 结束时间 /// </summary> private DateTime _EndTime; /// <summary> /// 计算次数 /// </summary> private int _ComputeTimes; /// <summary> /// 算法矩阵 /// </summary> private int[,] _Matrix; /// <summary> /// 矩阵列数 /// </summary> private int _Column; /// <summary> /// 矩阵行数 /// </summary> private int _Row; #endregion #region 属性 public Result ComputeResult { get { return _Result; } } #endregion #region 构造函数 public StringCompute(string str1, string str2) { this.StringComputeInit(str1, str2); } public StringCompute() { } #endregion #region 算法实现 /// <summary> /// 初始化算法基本信息 /// </summary> /// <param name="str1">字符串1</param> /// <param name="str2">字符串2</param> private void StringComputeInit(string str1, string str2) { _ArrChar1 = str1.ToCharArray(); _ArrChar2 = str2.ToCharArray(); _Result = new Result(); _ComputeTimes = 0; _Row = _ArrChar1.Length + 1; _Column = _ArrChar2.Length + 1; _Matrix = new int[_Row, _Column]; } /// <summary> /// 计算相似度 /// </summary> public void Compute() { //开始时间 _BeginTime = DateTime.Now; //初始化矩阵的第一行和第一列 this.InitMatrix(); int intCost = 0; for (int i = 1; i < _Row; i++) { for (int j = 1; j < _Column; j++) { if (_ArrChar1[i - 1] == _ArrChar2[j - 1]) { intCost = 0; } else { intCost = 1; } //关键步骤,计算当前位置值为左边+1、上面+1、左上角+intCost中的最小值 //循环遍历到最后_Matrix[_Row - 1, _Column - 1]即为两个字符串的距离 _Matrix[i, j] = this.Minimum(_Matrix[i - 1, j] + 1, _Matrix[i, j - 1] + 1, _Matrix[i - 1, j - 1] + intCost); _ComputeTimes++; } } //结束时间 _EndTime = DateTime.Now; //相似率 移动次数小于最长的字符串长度的20%算同一题 int intLength = _Row > _Column ? _Row : _Column; _Result.Rate = (1 - (decimal)_Matrix[_Row - 1, _Column - 1] / intLength); _Result.UseTime = (_EndTime - _BeginTime).ToString(); _Result.ComputeTimes = _ComputeTimes.ToString(); _Result.Difference = _Matrix[_Row - 1, _Column - 1]; } /// <summary> /// 计算相似度(不记录比较时间) /// </summary> public void SpeedyCompute() { //开始时间 //_BeginTime = DateTime.Now; //初始化矩阵的第一行和第一列 this.InitMatrix(); int intCost = 0; for (int i = 1; i < _Row; i++) { for (int j = 1; j < _Column; j++) { if (_ArrChar1[i - 1] == _ArrChar2[j - 1]) { intCost = 0; } else { intCost = 1; } //关键步骤,计算当前位置值为左边+1、上面+1、左上角+intCost中的最小值 //循环遍历到最后_Matrix[_Row - 1, _Column - 1]即为两个字符串的距离 _Matrix[i, j] = this.Minimum(_Matrix[i - 1, j] + 1, _Matrix[i, j - 1] + 1, _Matrix[i - 1, j - 1] + intCost); _ComputeTimes++; } } //结束时间 //_EndTime = DateTime.Now; //相似率 移动次数小于最长的字符串长度的20%算同一题 int intLength = _Row > _Column ? _Row : _Column; _Result.Rate = (1 - (decimal)_Matrix[_Row - 1, _Column - 1] / intLength); // _Result.UseTime = (_EndTime - _BeginTime).ToString(); _Result.ComputeTimes = _ComputeTimes.ToString(); _Result.Difference = _Matrix[_Row - 1, _Column - 1]; } /// <summary> /// 计算相似度 /// </summary> /// <param name="str1">字符串1</param> /// <param name="str2">字符串2</param> public void Compute(string str1, string str2) { this.StringComputeInit(str1, str2); this.Compute(); } /// <summary> /// 计算相似度 /// </summary> /// <param name="str1">字符串1</param> /// <param name="str2">字符串2</param> public void SpeedyCompute(string str1, string str2) { this.StringComputeInit(str1, str2); this.SpeedyCompute(); } /// <summary> /// 初始化矩阵的第一行和第一列 /// </summary> private void InitMatrix() { for (int i = 0; i < _Column; i++) { _Matrix[0, i] = i; } for (int i = 0; i < _Row; i++) { _Matrix[i, 0] = i; } } /// <summary> /// 取三个数中的最小值 /// </summary> /// <param name="First"></param> /// <param name="Second"></param> /// <param name="Third"></param> /// <returns></returns> private int Minimum(int First, int Second, int Third) { int intMin = First; if (Second < intMin) { intMin = Second; } if (Third < intMin) { intMin = Third; } return intMin; } #endregion } /// <summary> /// 计算结果 /// </summary> public struct Result { /// <summary> /// 相似度 /// </summary> public decimal Rate; /// <summary> /// 对比次数 /// </summary> public string ComputeTimes; /// <summary> /// 使用时间 /// </summary> public string UseTime; /// <summary> /// 差异 /// </summary> public int Difference; }
调用方法:
// 方式一 StringCompute stringcompute1 = new StringCompute(); stringcompute1.SpeedyCompute("对比字符一", "对比字符二"); // 计算相似度, 不记录比较时间 decimal rate = stringcompute1.ComputeResult.Rate; // 相似度百分之几,完全匹配相似度为1 // 方式二 StringCompute stringcompute2 = new StringCompute(); stringcompute2.Compute(); // 计算相似度, 记录比较时间 string usetime = stringcompute2.ComputeResult.UseTime; // 对比使用时间
c#字符相似度对比通用类相关推荐
- 宽字符编码和解码通用类[CodeWidthChartUtility]
在做jsonp传递的时候遇到一个问题,当有特殊字符或中文的时候就会导致数据错误或者是乱码,刚开始有js的编码和解码和正则,都比较麻烦,现在找到了一种合适的解决方案,宽字符编码,js端会自动解析,能处理 ...
- 一劳永逸,iOS 网页视图控制器通用类封装
原文链接:http://www.jianshu.com/p/553424763585 随着 H5 的发展,在 iOS 开发中,网页视图的使用率逐渐提升,为了增加代码封装度.减轻开发负担,因此通常会对网 ...
- OpenCV进行图像相似度对比的几种办法
平均哈希算法 实现步骤 缩小尺寸:将图像缩小到8*8的尺寸,总共64个像素.这一步的作用是去除图像的细节,只保留结构/明暗等基本信息,摒弃不同尺寸/比例带来的图像差异: 简化色彩:将缩小后的图像,转为 ...
- mongdo通用类(C#版)
mongdo通用类(C#版) 日前从公司离职,很快,还没休息就步入了现在的公司,开始跟着公司的脚步走. 公司的项目基本都是大数据的,所以在数据库上大部分都是使用Mongodb和Redis,基本都是No ...
- 两个字符串匹配度算法
在工作过程中,需要用到两个字符串匹配度算法,网上参考一些资料,写了一个匹配度算法类,项目中用到了而且效果很不错,今天给大家分享. 可以直接复制到你的项目中,就一个调用函数,非常简单. public c ...
- php 图片一摸一样,PHP实现图片相似度对比
PHP如何实现图片相似度对比?本文将通过感知哈希算法来实现搜索相似图片.希望对大家有所帮助. 感知哈希的优点是简单快速,不受图片大小缩放的影响,缺点是图片的内容不能变更.实际应用中,往往采用更强大的p ...
- OpenCV 进行图像相似度对比的几种办法-【顺带附py对比学习案例】
最近研究了下计算机视觉.图像对比参考了一下py的一些源码和思路等信息学习学习. 但是呢只能对应相似度.稍微改一改剪切了图片后的就变化差异比较大,对目前自己的需求来说不是很有作用,顺带整理分享一下. 如 ...
- 【python】 对图片文件命名进行相似度对比
一.首先导入模块 import difflib import os import os.path 二.设置txt文件 txt = '图片路径.txt' #将放置文件命名的txt设置 三.自主输入目标文 ...
- ABP +VUE Elment 通用高级查询(右键菜单)设计+LINQ通用类Expression<Func<TFields, bool>>方法
ABP +VUE Elment 通用高级查询(右键菜单)设计+LINQ通用类Expression 1. 目前需要用VUE实现源cs系统报表的右键菜单所有和自定义查询功能. 1.1 CS端的右键菜单效果 ...
最新文章
- 1. 编程规范和编程安全指南--python
- Ruby中的设计模式
- mac下java配置填坑
- EOS下控制台以及图形界面打印sql语句
- win10安装java+hadoop+spark
- 全球及中国再生橡胶产业发展动态及十四五运营状况分析报告2021版
- 10分钟学会理解和解决MySQL乱码问题
- jquery.easing.js(转)
- mysql的单个数据库物理迁移出现ERROR 1146 (42S02): Table 'xx' doesn't exist [问题点数:100分]...
- java并发编程之thread.join()方法详解
- php 时间和日期,php日期和时间的应用
- 设计师面试提前准备好这10个面试问题,助你面试成功
- python调用函数(一分钟读懂)
- 4、Cocos2dx 3.0游戏开发找小三之Hello World 分析
- java功能模块_Java 14功能
- python socket recvfrom 超时捕获_python-udp客户端超时机制
- 黑苹果E430c, 安装过程
- 摄影焦距和物距的关系_摄影的焦距是多少?
- xp服务器文件写保护怎么删除,winxp系统复制文件提示“请去掉写保护或使用另一张磁盘”的解决...
- 聊聊计算和这个世界(上)