【发布时间】：2012-11-10 18:23:47
【问题描述】：
我写了一个小程序，试图找到两个长度相等的英语单词之间的联系。单词 A 将通过一次更改一个字母转换为单词 B，每个新创建的单词必须是一个英文单词。
例如：
Word A = BANG
Word B = DUST
结果：
BANG -> BUNG ->BUNT -> DUNT -> DUST
我的过程：
将英文单词表（由 109582 个单词组成）加载到
Map<Integer, List<String>> _wordMap = new HashMap();中，键是单词长度。用户输入 2 个字。
createGraph 创建图表。
计算这两个节点之间的最短路径
打印出结果。
一切正常，但我对第 3 步所花费的时间不满意。
见：
Completely loaded 109582 words!
CreateMap took: 30 milsecs
CreateGraph took: 17417 milsecs
(HOISE : HORSE)
(HOISE : POISE)
(POISE : PRISE)
(ARISE : PRISE)
(ANISE : ARISE)
(ANILE : ANISE)
(ANILE : ANKLE)
The wholething took: 17866 milsecs
我对在第 3 步中创建图表所花费的时间不满意，这是我的代码（我使用 JgraphT 制作图表）：
private List<String> _wordList = new ArrayList(); // list of all 109582 English words
private Map<Integer, List<String>> _wordMap = new HashMap(); // Map grouping all the words by their length()
private UndirectedGraph<String, DefaultEdge> _wordGraph =
new SimpleGraph<String, DefaultEdge>(DefaultEdge.class); // Graph used to calculate the shortest path from one node to the other.
private void createGraph(int wordLength){
long before = System.currentTimeMillis();
List<String> words = _wordMap.get(wordLength);
for(String word:words){
_wordGraph.addVertex(word); // adds a node
for(String wordToTest : _wordList){
if (isSimilar(word, wordToTest)) {
_wordGraph.addVertex(wordToTest); // adds another node
_wordGraph.addEdge(word, wordToTest); // connecting 2 nodes if they are one letter off from eachother
}
}
}
System.out.println("CreateGraph took: " + (System.currentTimeMillis() - before)+ " milsecs");
}
private boolean isSimilar(String wordA, String wordB) {
if(wordA.length() != wordB.length()){
return false;
}
int matchingLetters = 0;
if (wordA.equalsIgnoreCase(wordB)) {
return false;
}
for (int i = 0; i < wordA.length(); i++) {
if (wordA.charAt(i) == wordB.charAt(i)) {
matchingLetters++;
}
}
if (matchingLetters == wordA.length() - 1) {
return true;
}
return false;
}
我的问题：
如何改进我的算法以加快处理速度？
对于正在阅读本文的任何 redditor，是的，我是在昨天看到 /r/askreddit 的帖子后创建的。
【问题讨论】：
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有什么理由不使用 Levenshtein 距离？ en.wikipedia.org/wiki/Levenshtein_distance
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您是否只是想找到从单词 A 创建单词 B 的最少转换次数？ Word A 和 Word B 是输入参数吗（即提前知道）？在这种情况下，您应该使用上面提到的 Levenshtein 距离。但是，听起来您一次要翻译一个字母，并且每个中间词也必须是英文单词？然而，如果这是真的，考虑到你的“BANG -> BUNG ->BUNT -> DUNT -> DUST”的例子...... BUNG 和 BUNT 真的是英文单词吗？或者.. 只有字 A 是输入参数，字 B 是转换的结果？好困惑……
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@GreenieMeanie 如果您不熟悉这两个单词，您可以在字典中查找它们，这两个是实际的英语单词。并且使用 Levenshtein 距离与我的问题无关，我的程序的瓶颈是从文本文件中提取所有数据，然后将所有数据连接到一个图表中，Jon 已经帮助我解决了，如何计算最短路径不是我的问题的一部分（我自己解决这部分没有问题）。我只问如何打破瓶颈，如果你在我最初的问题中不清楚，这就是我的意思。
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最初的问题根本不清楚，这就是为什么另一个人的第一条评论问你为什么不使用 Levenshtein 距离。另外，我认为大多数人都不知道，甚至会开始假设 BUNG、BUNT 或 DUNT 是真实的词，所以这会导致另一个混淆点。