ОБНОВЛЕНИЕ 3
Готово. Ниже приведен код, который наконец прошел все мои тесты. Опять же, это смоделировано после модифицированной версии алгоритма Стива Ханова Мурило Васконело. Спасибо всем, что помогло!
/**
* Computes the minimum Levenshtein Distance between the given word (represented as an array of Characters) and the
* words stored in theTrie. This algorithm is modeled after Steve Hanov blog article "Fast and Easy Levenshtein
* distance using a Trie" and Murilo Vasconcelo revised version in C++.
*
* http://stevehanov.ca/blog/index.php?id=114
* http://murilo.wordpress.com/2011/02/01/fast-and-easy-levenshtein-distance-using-a-trie-in-c/
*
* @param ArrayList<Character> word - the characters of an input word as an array representation
* @return int - the minimum Levenshtein Distance
*/
private int computeMinimumLevenshteinDistance(ArrayList<Character> word) {
theTrie.minLevDist = Integer.MAX_VALUE;
int iWordLength = word.size();
int[] currentRow = new int[iWordLength + 1];
for (int i = 0; i <= iWordLength; i++) {
currentRow[i] = i;
}
for (int i = 0; i < iWordLength; i++) {
traverseTrie(theTrie.root, word.get(i), word, currentRow);
}
return theTrie.minLevDist;
}
/**
* Recursive helper function. Traverses theTrie in search of the minimum Levenshtein Distance.
*
* @param TrieNode node - the current TrieNode
* @param char letter - the current character of the current word we're working with
* @param ArrayList<Character> word - an array representation of the current word
* @param int[] previousRow - a row in the Levenshtein Distance matrix
*/
private void traverseTrie(TrieNode node, char letter, ArrayList<Character> word, int[] previousRow) {
int size = previousRow.length;
int[] currentRow = new int[size];
currentRow[0] = previousRow[0] + 1;
int minimumElement = currentRow[0];
int insertCost, deleteCost, replaceCost;
for (int i = 1; i < size; i++) {
insertCost = currentRow[i - 1] + 1;
deleteCost = previousRow[i] + 1;
if (word.get(i - 1) == letter) {
replaceCost = previousRow[i - 1];
} else {
replaceCost = previousRow[i - 1] + 1;
}
currentRow[i] = minimum(insertCost, deleteCost, replaceCost);
if (currentRow[i] < minimumElement) {
minimumElement = currentRow[i];
}
}
if (currentRow[size - 1] < theTrie.minLevDist && node.isWord) {
theTrie.minLevDist = currentRow[size - 1];
}
if (minimumElement < theTrie.minLevDist) {
for (Character c : node.children.keySet()) {
traverseTrie(node.children.get(c), c, word, currentRow);
}
}
}
ОБНОВЛЕНИЕ 2
Наконец, мне удалось заставить это работать для большинства моих тестовых случаев. Моя реализация является практически прямым переводом с мурило C++ версии алгоритма Стива Ханова. Итак, как я должен реорганизовать этот алгоритм и/или провести оптимизацию? Ниже приведен код...
public int search(String word) {
theTrie.minLevDist = Integer.MAX_VALUE;
int size = word.length();
int[] currentRow = new int[size + 1];
for (int i = 0; i <= size; i++) {
currentRow[i] = i;
}
for (int i = 0; i < size; i++) {
char c = word.charAt(i);
if (theTrie.root.children.containsKey(c)) {
searchRec(theTrie.root.children.get(c), c, word, currentRow);
}
}
return theTrie.minLevDist;
}
private void searchRec(TrieNode node, char letter, String word, int[] previousRow) {
int size = previousRow.length;
int[] currentRow = new int[size];
currentRow[0] = previousRow[0] + 1;
int insertCost, deleteCost, replaceCost;
for (int i = 1; i < size; i++) {
insertCost = currentRow[i - 1] + 1;
deleteCost = previousRow[i] + 1;
if (word.charAt(i - 1) == letter) {
replaceCost = previousRow[i - 1];
} else {
replaceCost = previousRow[i - 1] + 1;
}
currentRow[i] = minimum(insertCost, deleteCost, replaceCost);
}
if (currentRow[size - 1] < theTrie.minLevDist && node.isWord) {
theTrie.minLevDist = currentRow[size - 1];
}
if (minElement(currentRow) < theTrie.minLevDist) {
for (Character c : node.children.keySet()) {
searchRec(node.children.get(c), c, word, currentRow);
}
}
}
Спасибо всем, кто внес вклад в этот вопрос. Я пытался заставить работать автоматы Левенштейна, но не смог этого сделать.
Поэтому я ищу предложения по рефакторингу и/или оптимизации в отношении приведенного выше кода. Пожалуйста, дайте мне знать, если есть путаница. Как всегда, я могу предоставить остальную часть исходного кода по мере необходимости.
ОБНОВЛЕНИЕ 1
Итак, я реализовал простую структуру данных Trie и пытался следовать учебному пособию по питону Стива Ханова для вычисления расстояния Левенштейна. На самом деле, я заинтересован в вычислении минимального расстояния Левенштейна между данным словом и словами в три, поэтому я следовал за Мурило Васконселосом версии алгоритма Стива Ханова. Это работает не очень хорошо, но вот мой класс Trie:
public class Trie {
public TrieNode root;
public int minLevDist;
public Trie() {
this.root = new TrieNode(' ');
}
public void insert(String word) {
int length = word.length();
TrieNode current = this.root;
if (length == 0) {
current.isWord = true;
}
for (int index = 0; index < length; index++) {
char letter = word.charAt(index);
TrieNode child = current.getChild(letter);
if (child != null) {
current = child;
} else {
current.children.put(letter, new TrieNode(letter));
current = current.getChild(letter);
}
if (index == length - 1) {
current.isWord = true;
}
}
}
}
... и класс TrieNode:
public class TrieNode {
public final int ALPHABET = 26;
public char letter;
public boolean isWord;
public Map<Character, TrieNode> children;
public TrieNode(char letter) {
this.isWord = false;
this.letter = letter;
children = new HashMap<Character, TrieNode>(ALPHABET);
}
public TrieNode getChild(char letter) {
if (children != null) {
if (children.containsKey(letter)) {
return children.get(letter);
}
}
return null;
}
}
Теперь я попытался выполнить поиск, как это сделал Мурило Васконселос, но что-то не так, и мне нужна помощь в его отладке. Пожалуйста, дайте предложения о том, как реорганизовать это и/или укажите, где ошибки. Самое первое, что я хотел бы реорганизовать, - это глобальная переменная minCost, но это самая маленькая вещь. Во всяком случае, здесь код...
public void search(String word) {
int size = word.length();
int[] currentRow = new int[size + 1];
for (int i = 0; i <= size; i++) {
currentRow[i] = i;
}
for (int i = 0; i < size; i++) {
char c = word.charAt(i);
if (theTrie.root.children.containsKey(c)) {
searchRec(theTrie.root.children.get(c), c, word, currentRow);
}
}
}
private void searchRec(TrieNode node, char letter, String word, int[] previousRow) {
int size = previousRow.length;
int[] currentRow = new int[size];
currentRow[0] = previousRow[0] + 1;
int replace, insertCost, deleteCost;
for (int i = 1; i < size; i++) {
char c = word.charAt(i - 1);
insertCost = currentRow[i - 1] + 1;
deleteCost = previousRow[i] + 1;
replace = (c == letter) ? previousRow[i - 1] : (previousRow[i - 1] + 1);
currentRow[i] = minimum(insertCost, deleteCost, replace);
}
if (currentRow[size - 1] < minCost && !node.isWord) {
minCost = currentRow[size - 1];
}
Integer minElement = minElement(currentRow);
if (minElement < minCost) {
for (Map.Entry<Character, TrieNode> entry : node.children.entrySet()) {
searchRec(node, entry.getKey(), word, currentRow);
}
}
}
Прошу прощения за отсутствие комментариев. Так что я делаю не так?
НАЧАЛЬНЫЙ ПОЧТА
Я читал статью " Быстрое и простое расстояние Левенштейна с использованием Trie", в надежде найти эффективный способ вычисления расстояния Левенштейна между двумя строками. Моя главная цель в этом заключается в том, чтобы, учитывая большой набор слов, найти минимальное расстояние Левенштейна между входным словом (ями) и этим набором слов.
В моей тривиальной реализации я вычисляю расстояние Левенштейна между входным словом и набором слов для каждого входного слова и возвращаю минимум. Это работает, но это не эффективно...
Я искал реализации Trie на Java и наткнулся на два, казалось бы, хороших источника:
- Версия Koders.com
- версия code.google.com (РЕДАКТИРОВАТЬ: похоже, она переместилась на github.com/rkapsi)
Однако эти реализации кажутся слишком сложными для того, что я пытаюсь сделать. Поскольку я читал их, чтобы понять, как они работают и как работают структуры данных Trie в целом, я только запутался.
Итак, как мне реализовать простую структуру данных Trie в Java? Моя интуиция подсказывает мне, что каждый TrieNode должен хранить строку, которую он представляет, а также ссылки на буквы алфавита, не обязательно все буквы. Правильна ли моя интуиция?
Как только это будет реализовано, следующая задача - вычислить расстояние Левенштейна. Я прочитал пример кода Python в статье выше, но я не говорю на Python, и моей реализации Java не хватает памяти кучи, как только я запускаю рекурсивный поиск. Итак, как бы я вычислил расстояние Левенштейна, используя структуру данных Trie? У меня есть тривиальная реализация, смоделированная после этого исходного кода, но она не использует Trie... она неэффективна.
Было бы очень приятно увидеть код в дополнение к вашим комментариям и предложениям. В конце концов, это процесс обучения для меня... Я никогда не использовал Trie... поэтому у меня есть чему поучиться на этом опыте.
Благодарю.
PS Я могу предоставить любой исходный код, если это будет необходимо. Кроме того, я уже прочитал и попытался использовать BK-Tree, как предложено в блоге Ника Джонсона, но он не настолько эффективен, как я думаю, может быть... или, возможно, моя реализация неверна.
