相似子串快速搜索答案

【问题标题】：Similar substring fast search相似子串快速搜索
【发布时间】：2011-08-31 19:44:45
【问题描述】：

我需要在一个巨大的字符串中找到一个与给定模式相似的子字符串。源巨大字符串的长度可能高达 100 Mb。该模式相当短（10-100 个字符）。问题是我不仅需要找到精确的子字符串，还需要找到与多个字符中的模式不同的相似子字符串（最大允许错误计数作为参数提供）。

有没有办法加快算法的速度？

【问题讨论】：

您是否正在寻找一种针对单个查询进行优化的算法？或者indexing strategy 将创建给定 100MB 源文本的数据结构，以便优化所有类似性质的查询？

标签： algorithm performance search substring

【解决方案1】：

1)有很多与字符串搜索相关的算法。其中之一就是著名的Knuth–Morris–Pratt Algorithm。

2) 您可能还想检查您使用的任何语言的正则表达式（“Regex”）。他们肯定会帮助您找到与原始子串“相似”的子串。

即[Java]

String pat = "Home";
String source = "IgotanewHwme";

for(int i = 0; i < pat.length(); i++){
    //split around i .. not including char i itself .. instead, replace it with [a-zA-Z] and match using this new pattern.
    String new_pat = "("+pat.substring(0, i)+")"+ "[a-zA-Z]" + "("+pat.substring(i+1, pat.length())+")";
    System.out.println(new_pat);
    System.out.println(source.matches("[a-zA-Z]*"+new_pat+"[a-zA-Z]*"));
}

我认为让它接受任意数量的错误计数很容易。

【讨论】：

【解决方案2】：

听起来你想要Fuzzy/Approximate String Matching。查看 Wikipedia 页面，看看是否找不到适合您需求的算法。

【讨论】：

【解决方案3】：

你可以看看Levenshtein distance、Needleman–Wunsch algorithm和Damerau–Levenshtein distance

它们为您提供衡量两个字符串之间差异量的指标（即添加、删除、替换等的数量）。它们通常用于测量 DNA 之间的变异。

您可以轻松找到各种语言的实现。

【讨论】：