


Wie misst man die String-?hnlichkeit in Java und findet die ?hnlichsten Strings in einer Menge?
Nov 17, 2024 pm 12:46 PMString-?hnlichkeitsvergleich in Java
Im weiten Bereich der Textverarbeitung besteht h?ufig die Notwendigkeit, die ?hnlichkeit zwischen Strings zu bewerten. Das Finden der ?hnlichsten Zeichenfolgen aus einer Menge kann in verschiedenen Anwendungen wie Textabgleich, Plagiatserkennung und Datenanalyse von entscheidender Bedeutung sein.
Um dieser Herausforderung zu begegnen, wurden in Java verschiedene Bibliotheken und Algorithmen entwickelt. Ein solcher Ansatz besteht darin, den ?hnlichkeitsindex zwischen zwei Zeichenfolgen zu berechnen, bei dem es sich um einen numerischen Wert handelt, der den Grad der ?hnlichkeit angibt. Dieser Index quantifiziert den Grad, in dem die beiden Zeichenfolgen übereinstimmen oder einander ?hneln.
Messung der Zeichenfolgen?hnlichkeit
Eine g?ngige Metrik zur Messung der Zeichenfolgen?hnlichkeit ist der Levenshtein-Abstand, auch Bearbeitungsabstand genannt. Es bestimmt die Mindestanzahl an Bearbeitungsvorg?ngen (Einfügungen, L?schungen oder Ersetzungen), die erforderlich sind, um eine Zeichenfolge in eine andere umzuwandeln. Je geringer der Bearbeitungsabstand, desto gr??er die ?hnlichkeit zwischen den Zeichenfolgen.
?hnliche Zeichenfolgen finden
Um die ?hnlichsten Zeichenfolgen in einem Satz zu finden, k?nnen Sie die folgenden Schritte ausführen:
- ?hnlichkeitsindex berechnen: Berechnen Sie den ?hnlichkeitsindex zwischen jedem Zeichenfolgenpaar.
- Zeichenfolgen nach Index sortieren: Sortieren Sie die Zeichenfolgenpaare in absteigender Reihenfolge basierend auf ihrem ?hnlichkeitsindex.
- ?hnliche Zeichenfolgen identifizieren: W?hlen Sie die Zeichenfolgenpaare mit den h?chsten ?hnlichkeitsindizes als die ?hnlichsten aus.
Implementierungsbeispiel
Der folgende Codeausschnitt zeigt eine Implementierung des String-?hnlichkeitsvergleichsalgorithmus:
public static double similarity(String s1, String s2) { LevenshteinDistance levenshteinDistance = new LevenshteinDistance(); return 1 - ((double) levenshteinDistance.apply(s1, s2) / Math.max(s1.length(), s2.length())); }
In diesem Beispiel verwenden wir die Implementierung des Levenshtein-Distanzalgorithmus der Apache Commons Text-Bibliothek. Die Funktion ?similarity()“ berechnet den ?hnlichkeitsindex zwischen zwei Strings s1 und s2. Das Ergebnis ist ein Wert zwischen 0 und 1, wobei 1 perfekte ?hnlichkeit und 0 keine ?hnlichkeit darstellt.
Beispielanwendungsfall
Stellen Sie sich den Vergleich der folgenden Zeichenfolgen vor:
- ?Der schnelle Fuchs ist gesprungen“
- ?Der Fuchs ist gesprungen“
- ?Der Fuchs“
Mit der Funktion ?similarity()“ k?nnen wir berechnen die ?hnlichkeitsindizes zwischen diesen Saitenpaaren:
- ?Der schnelle Fuchs sprang“ vs. ?Der Fuchs sprang“`: 0,857
- ?Der schnelle Fuchs sprang“ vs. ?Der Fuchs“`: 0,714
- ?Der Fuchs sprang“ vs. ?Der Fuchs“`: 1.000
Diese Ergebnisse zeigen, dass ?Der schnelle Fuchs sprang“ eher ?The“ ?hnelt Fuchs sprang“ als ?Der Fuchs“.
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Der JIT -Compiler optimiert den Code durch vier Methoden: Methode Inline, Hotspot -Erkennung und -vergleich, Typespekulation und Devirtualisation sowie die Eliminierung des redundanten Betriebs. 1. Methode Inline reduziert den Anrufaufwand und fügt h?ufig kleine Methoden direkt in den Anruf ein. 2. Erkennung und Hochfrequenzcodeausführung und zentral optimieren, um Ressourcen zu sparen. 3. Typ Spekulation sammelt Informationen zum Laufzeittyp, um Devirtualisation -Anrufe zu erzielen und die Effizienz zu verbessern. 4. Redundante Operationen beseitigen nutzlose Berechnungen und Inspektionen basierend auf den Betriebsdaten, wodurch die Leistung verbessert wird.

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InvaVa, theFinalKeywordPreventsAvariable von ValueFromBeingumedAfterasssignment, ButitsBehaviordiffersForprimitive und ANSPRIMITIVEVARIABLE, FinalMakesthevalueconstant, AsinfinalIntmax_speed = 100; WhirerastsignmentcausaSesSaSesSaSesSaSaSesSaSesSaSaSesSaSaSesSaSesSesirror

Der Werksmodus wird verwendet, um die Logik der Objekterstellung zusammenzufassen, wodurch der Code flexibler, einfach zu pflegen und locker gekoppelt ist. Die Kernantwort lautet: Durch zentrales Verwalten von Logik der Objekterstellung, das Ausblenden von Implementierungsdetails und die Unterstützung der Erstellung mehrerer verwandter Objekte. Die spezifische Beschreibung lautet wie folgt: Der Fabrikmodus gibt Objekterstellung an eine spezielle Fabrikklasse oder -methode zur Verarbeitung und vermeidet die Verwendung von NewClass () direkt; Es ist für Szenarien geeignet, in denen mehrere Arten von verwandten Objekten erstellt werden, die Erstellungslogik sich ?ndern und Implementierungsdetails versteckt werden müssen. Zum Beispiel werden im Zahlungsabwickler Stripe, PayPal und andere Instanzen durch Fabriken erstellt. Die Implementierung umfasst das von der Fabrikklasse zurückgegebene Objekt basierend auf Eingabeparametern, und alle Objekte erkennen eine gemeinsame Schnittstelle. Gemeinsame Varianten umfassen einfache Fabriken, Fabrikmethoden und abstrakte Fabriken, die für unterschiedliche Komplexit?ten geeignet sind.

Es gibt zwei Arten von Konvertierung: implizit und explizit. 1. Die implizite Umwandlung erfolgt automatisch, wie z. B. das Konvertieren in INT in Doppel; 2. Explizite Konvertierung erfordert einen manuellen Betrieb, z. B. die Verwendung (int) MyDouble. Ein Fall, in dem die Typ -Konvertierung erforderlich ist, umfasst die Verarbeitung von Benutzereingaben, mathematische Operationen oder das übergeben verschiedener Werte zwischen Funktionen. Probleme, die beachtet werden müssen, sind: Umdrehung von Gleitpunktzahlen in Ganzzahlen wird der fraktionale Teil abschneiden, gro?e Typen in kleine Typen zu einem Datenverlust führen, und einige Sprachen erm?glichen keine direkte Konvertierung bestimmter Typen. Ein ordnungsgem??es Verst?ndnis der Regeln der Sprachkonvertierung hilft, Fehler zu vermeiden.
