package com.mybatis.plus.utils;

import org.apache.commons.lang3.StringUtils;

public class StringUtil {
    /**
     * java高效比較兩個字串的相似度演算法
     *
     *
     *
     * 解決方法：
     *
     * Levenshtein Distance，又稱編輯距離，指的是兩個字串之間，由一個轉換成另一個所需的最少編輯操作次數。
     *
     * 許可的編輯操作包括將一個字元替換成另一個字元，插入一個字元，刪除一個字元。
     *
     * 編輯距離的演算法是首先由俄國科學家Levenshtein提出的，故又叫Levenshtein Distance。
     *
     *
     *
     * 演算法原理：
     *
     * 該演算法的解決是基於動態規劃的思想，具體如下：
     *
     * 設 s 的長度為 n，t 的長度為 m。如果 n = 0，則返回 m 並退出；如果 m=0，則返回 n 並退出。否則構建一個數組 d[0..m, 0..n]。
     *
     * 將第0行初始化為 0..n，第0列初始化為0..m。
     *
     * 依次檢查 s 的每個字母(i=1..n)。
     *
     * 依次檢查 t 的每個字母(j=1..m)。
     *
     * 如果 s[i]=t[j]，則 cost=0；如果 s[i]!=t[j]，則 cost=1。將 d[i,j] 設定為以下三個值中的最小值：
     *
     * 緊鄰當前格上方的格的值加一，即 d[i-1,j]+1
     *
     * 緊鄰當前格左方的格的值加一，即 d[i,j-1]+1
     *
     * 當前格左上方的格的值加cost，即 d[i-1,j-1]+cost
     *
     * 重複3-6步直到迴圈結束。d[n,m]即為萊茵斯坦距離。
     
 
*/
    /**
     * 比較兩個字串的相識度
     * <p>
     * <p>
     * 核心演算法：用一個二維陣列記錄每個字串是否相同，如果相同記為0，不相同記為1，每行每列相同個數累加
     * <p>
     * <p>
     * 則陣列最後一個數為不相同的總數，從而判斷這兩個字元的相識度
     */


    private static int compare(String str, String target) {


        int d[][]; // 矩陣

        int n = str.length();

        
 
int m = target.length();

        int i; // 遍歷str的

        int j; // 遍歷target的

        char ch1; // str的

        char ch2; // target的

        int temp; // 記錄相同字元,在某個矩陣位置值的增量,不是0就是1

        if (n == 0) {

            return m;

        }

        if (m == 0) {

            return n;

        }

        d = new
 
 int[n + 1][m + 1];

// 初始化第一列


        for (i = 0; i <= n; i++) {

            d[i][0] = i;

        }


// 初始化第一行


        for (j = 0; j <= m; j++) {

            d[0][j] = j;

        }


        for (i = 1; i <= n; i++) {

// 遍歷str

            ch1 = str.charAt(i - 1);

// 去匹配target

            for (j = 1; j <= m; j++) {

                ch2 = target.charAt(j - 1);

                if (ch1 == ch2 || ch1 == ch2 + 32 || ch1 + 32 == ch2) {

                    temp = 0;

                } else {

                    temp = 1;

                }

// 左邊+1,上邊+1, 左上角+temp取最小

                d[i][j] = min(d[i - 1][j] + 1, d[i][j - 1] + 1, d[i - 1][j - 1] + temp);

            }

        }

        return d[n][m];

    }


    /**
     * 獲取最小的值
     */


    private static int min(int one, int two, int three) {


        return (one = one < two ? one : two) < three ? one : three;


    }


    /**
     * 獲取兩字串的相似度
     */


    public static float getSimilarityRatio(String str, String target) {

        if (StringUtils.isEmpty(str) || StringUtils.isEmpty(target)) {
            return 0;
        }

        int max = Math.max(str.length(), target.length());


        return 1 - (float) compare(str, target) / max;


    }


    public static void main(String[] args) {


        String a = "國家稅務總局福建省稅務局";


        String b = "國家稅務總局安徽省稅務局";


        System.out.println("相似度：" + getSimilarityRatio(a, b));

    }
}

StringUtil.java