使用优化版的编辑距离算法替代ES默认的评分算法

优化版编辑距离算法

    public static int minDistance(String str, String str1) {
        int len = str.length(), len1 = str1.length();
        // 预处理
        char[] arr1 = str.toCharArray();
        char[] arr2 = str1.toCharArray();

        // 动态规划数组
        int[] dp = new int[len1 + 1];
        for (int j = 0; j <= len1; j++) dp[j] = j;

        for (int i = 1; i <= len; i++) {
            int prevDiagonal = dp[0];
            dp[0] = i;
            char c1 = arr1[i-1];

            for (int j = 1; j <= len1; j++) {
                int cost = (c1 == arr2[j-1]) ? 0 : 1;
                int newVal = dp[j] + 1;
                newVal = newVal < dp[j-1] + 1 ? newVal : dp[j-1] + 1;
                newVal = newVal < prevDiagonal + cost ? newVal : prevDiagonal + cost;
                prevDiagonal = dp[j];
                dp[j] = newVal;
            }
        }
        return dp[len1];
    }

ES自定义评分脚本


                
<think>嗯,用户问的是在Elasticsearch中,两个字母调换位置时使用编辑距离数量。首先,我需要回忆一下Elasticsearch使用编辑距离算法是什么。编辑距离通常指的是Levenshtein距离,它计算的是将一个字符串转换成另一个字符串所需的最少单字符编辑操作次数,包括插入、删除和替换。 那用户的问题具体是,当两个字母的位置调换时,比如把"ab"变成"ba",这时候编辑距离是多少。根据Levenshtein算法,这种情况需要两次操作:一次删除和一次插入,或者两次替换。例如,"ab"变成"ba",可以先将第一个a替换成b,得到"bb",然后再将第二个b替换成a,这样就是两次替换,编辑距离是2。或者,删除a,插入b,再删除b,插入a,这样可能更多步骤,但Levenshtein会选择最短路径,所以最少需要两次操作。 不过,用户可能是在问Elasticsearch的Fuzzy查询中使用编辑距离是否将这种调换视为一次操作。这时候可能需要查证一下。比如,有些算法如Damerau-Levenshtein考虑了相邻字符的调换作为一次操作,但Elasticsearch默认使用的是标准的Levenshtein,也就是不考虑调换,调换会被视为两次操作。因此,在ES中,两个字母调换会被计算为编辑距离2。 另外,用户提供的引用内容中有提到Term查询和倒排索引,但可能和编辑距离的关系不大。不过引用[2]提到Term查询是精确匹配,而Fuzzy查询可能涉及到编辑距离。需要确认Elasticsearch的Fuzzy查询具体使用哪种算法。 总结一下,Elasticsearch默认编辑距离算法是Levenshtein,调换两个字母需要两次操作,因此编辑距离是2。如果用户想处理相邻调换的情况,可能需要其他方法或自定义分析器。</think>在Elasticsearch中,两个字母调换位置的情况属于**编辑距离(Levenshtein Distance)**的计算范畴。根据Levenshtein算法,两个相邻字母的调换会被视为**两次编辑操作**:一次删除 + 一次插入(或两次替换)。因此,编辑距离为2[^3]。 ### 具体分析 以字符串`"ab"`和`"ba"`为例: 1. 删除字符`a`(位置1)→ 剩余`"b"` 2. 插入字符`a`(位置2)→ 得到`"ba"` 或等价操作: 1. 替换`a`→`b` → 得到`"bb"` 2. 替换`b`→`a` → 得到`"ba"` 两种路径均需**2次操作**,因此编辑距离为2。 ### 在Elasticsearch中的应用 Elasticsearch的模糊查询(Fuzzy Query)默认使用Levenshtein算法,但可通过参数`fuzziness`控制允许的最大编辑距离。例如: ```json GET /_search { "query": { "fuzzy": { "text_field": { "value": "ba", "fuzziness": 2 } } } } ``` 此查询会匹配`"ab"`,因为编辑距离满足条件[^2]。 ### 例外情况 如果使用**Damerau-Levenshtein算法**(支持相邻字符调换视为单次操作),则编辑距离为1。但Elasticsearch默认未采用此算法[^3]。
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