我正在尝试实现 levenshtein algorithm有一个小插件。我想优先考虑具有连续匹配字母的值。我尝试使用以下代码实现我自己的形式:

function levenshtein_rating($string1, $string2) {
    $GLOBALS['lvn_memo'] = array();
    return lev($string1, 0, strlen($string1), $string2, 0, strlen($string2));
}

function lev($s1, $s1x, $s1l, $s2, $s2x, $s2l, $cons = 0) {
    $key = $s1x . "," . $s1l . "," . $s2x . "," . $s2l;
    if (isset($GLOBALS['lvn_memo'][$key])) return $GLOBALS['lvn_memo'][$key];

    if ($s1l == 0) return $s2l;
    if ($s2l == 0) return $s1l;

    $cost = 0;
    if ($s1[$s1x] != $s2[$s2x]) $cost = 1;
    else $cons -= 0.1;

    $dist = min(
                (lev($s1, $s1x + 1, $s1l - 1, $s2, $s2x, $s2l, $cons) + 1), 
                (lev($s1, $s1x, $s1l, $s2, $s2x + 1, $s2l - 1, $cons) + 1), 
                (lev($s1, $s1x + 1, $s1l - 1, $s2, $s2x + 1, $s2l - 1, $cons) + $cost)
            );
    $GLOBALS['lvn_memo'][$key] = $dist + $cons;
    return $dist + $cons;
}

您应该注意 $cons -= 0.1; 是我添加一个值以优先考虑连续值的部分。该公式将针对大型字符串数据库进行检查。 (高达 20,000 - 50,000)我用 levenshtein

Message      Time Change     Memory
PHP          N/A             9300128
End PHP      1ms             9300864
End Mine     20ms            9310736
Array
(
    [0] => 3
    [1] => 3
    [2] => 0
)
Array
(
    [0] => 2.5
    [1] => 1.9
    [2] => -1.5
)

基准测试代码:

$string1 = "kitten";
$string2 = "sitter";
$string3 = "sitting";

$log = new Logger("PHP");
$distances = array();
$distances[] = levenshtein($string1, $string3);
$distances[] = levenshtein($string2, $string3);
$distances[] = levenshtein($string3, $string3);
$log->log("End PHP");

$distances2 = array();
$distances2[] = levenshtein_rating($string1, $string3);
$distances2[] = levenshtein_rating($string2, $string3);
$distances2[] = levenshtein_rating($string3, $string3);
$log->log("End Mine");
echo $log->status();

echo "<pre>" . print_r($distances, true) . "</pre>";
echo "<pre>" . print_r($distances2, true) . "</pre>";

我认识到 PHP 的内置函数可能总是比我的自然要快。但是我想知道是否有办法加快我的速度？

所以问题是:有没有办法加快速度？我的替代方案是运行 levenshtein，然后搜索其中最高的 X 个结果，并另外对它们进行优先排序。

根据 Leigh 的评论，复制以 Levenhstein 形式构建的 PHP 可将时间缩短至 3 毫秒。 (编辑:发布了带有连续字符扣除的版本。这可能需要调整，似乎可以工作。)

function levenshtein_rating($s1, $s2, $cons = 0, $cost_ins = 1, $cost_rep = 1, $cost_del = 1) {
    $s1l = strlen($s1);
    $s2l = strlen($s2);
    if ($s1l == 0) return $s2l;
    if ($s2l == 0) return $s1l;

    $p1 = array();
    $p2 = array();

    for ($i2 = 0; $i2 <= $s2l; ++$i2) {
        $p1[$i2] = $i2 * $cost_ins;
    }

    $cons = 0;
    $cons_count = 0;
    $cln = 0;
    $tbl = $s1;
    $lst = false;

    for ($i1 = 0; $i1 < $s1l; ++$i1) {
        $p2[0] = $p1[0] + $cost_del;

        $srch = true;

        for($i2 = 0; $i2 < $s2l; ++ $i2) {
            $c0 = $p1[$i2] + (($s1[$i1] == $s2[$i2]) ? 0 : $cost_rep);
            if ($srch && $s2[$i2] == $tbl[$i1]) {
                $tbl[$i1] = "\0";
                $srch = false;
                $cln += ($cln == 0) ? 1 : $cln * 1;
            }

            $c1 = $p1[$i2 + 1] + $cost_del;

            if ($c1 < $c0) $c0 = $c1;
            $c2 = $p2[$i2] + $cost_ins;
            if ($c2 < $c0) $c0 = $c2;

            $p2[$i2 + 1] = $c0;
        }

        if (!$srch && $lst) {
            $cons_count += $cln;
            $cln = 0;
        }
        $lst = $srch;

        $tmp = $p1;
        $p1 = $p2;
        $p2 = $tmp;
    }
    $cons_count += $cln;

    $cons = -1 * ($cons_count * 0.1);
    return $p1[$s2l] + $cons;
}

最佳答案

我认为你的函数的主要减速是因为它是递归的。

正如我在评论中所说，众所周知，PHP 函数调用是引擎的繁重工作。

PHP 本身将 levenshtein 实现为一个循环，保持插入、替换和删除所产生的总成本。

我敢肯定，如果您也将代码转换为循环，您会看到性能大幅提升。

我不确切知道您的代码在做什么，但我已将 native C 代码移植到 PHP 以给您一个起点。

define('LEVENSHTEIN_MAX_LENGTH', 12);

function lev2($s1, $s2, $cost_ins = 1, $cost_rep = 1, $cost_del = 1)
{
    $l1 = strlen($s1);
    $l2 = strlen($s2);

    if ($l1 == 0) {
        return $l2 * $cost_ins;
    }
    if ($l2 == 0) {
        return $l1 * $cost_del;
    }

    if (($l1 > LEVENSHTEIN_MAX_LENGTH) || ($l2 > LEVENSHTEIN_MAX_LENGTH)) {
        return -1;
    }

    $p1 = array();
    $p2 = array();

    for ($i2 = 0; $i2 <= $l2; $i2++) {
        $p1[$i2] = $i2 * $cost_ins;
    }

    for ($i1 = 0; $i1 < $l1; $i1++) {
        $p2[0] = $p1[0] + $cost_del;

        for ($i2 = 0; $i2 < $l2; $i2++) {
            $c0 = $p1[$i2] + (($s1[$i1] == $s2[$i2]) ? 0 : $cost_rep);
            $c1 = $p1[$i2 + 1] + $cost_del;
            if ($c1 < $c0) {
                $c0 = $c1;
            }
            $c2 = $p2[$i2] + $cost_ins;
            if ($c2 < $c0) {
                $c0 = $c2;
            }
            $p2[$i2 + 1] = $c0;
        }
        $tmp = $p1;
        $p1 = $p2;
        $p2 = $tmp;
    }
    return $p1[$l2];
}

我做了一个快速基准测试，比较了你的、我的和 PHP 的内部函数，每个迭代 100,000 次，时间以秒为单位。

float(12.954766988754)
float(2.4660499095917)
float(0.14857912063599)

显然它还没有得到你的调整，但我相信他们不会减慢那么多。

如果你真的需要更多的速度提升，一旦你弄清楚了如何改变这个函数，将你的改变移植回 C 应该很容易，复制 PHP 函数定义，并实现你自己的 native 您修改后的函数的 C 版本。

有很多关于如何制作 PHP 扩展的教程，所以如果您决定沿着这条路走下去，应该不会有那么大的困难。

编辑:

正在寻找进一步改进它的方法，我注意到

        $c0 = $p1[$i2] + (($s1[$i1] == $s2[$i2]) ? 0 : $cost_rep);
        $c1 = $p1[$i2 + 1] + $cost_del;
        if ($c1 < $c0) {
            $c0 = $c1;
        }
        $c2 = $p2[$i2] + $cost_ins;
        if ($c2 < $c0) {
            $c0 = $c2;
        }

与

        $c0 = min(
            $p1[$i2 + 1] + $cost_del,
            $p1[$i2] + (($s1[$i1] == $s2[$i2]) ? 0 : $cost_rep),
            $c2 = $p2[$i2] + $cost_ins
        );

我认为这与代码中的 min block 直接相关。但是，这会显着减慢代码。 (我猜这是额外函数调用的开销)

以 min() block 作为第二个计时的基准。

float(2.484846830368)
float(3.6055288314819)

关于第二个 $cost_ins 不属于你是对的 - 复制/粘贴对我来说失败了。

关于PHP - 优化 - 具有优先级的 Levenshtein 距离，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/14525743/