在Python中进行模糊键查找的最佳方法？

Question

我有一个问题，我需要在哈希映射中进行模糊查找，即返回对应于最接近查询的那个键的值，在我的情况下由Levenshtein距离测量。

我目前的方法是使用特殊的查找方法对dict进行子类化，该方法计算所有键的Levenshtein距离，然后返回具有最低分数的键的值。基本上这个：

import Levenshtein

class FuzzyLookupDict(dict):

    def fuzzy_lookup(self, query):
        levs = [(key, Levenshtein.ratio(query, key)) for key in self.keys()]
        key, score = max(levs, key=lambda lev: lev[1])
        return self.get(key)

这是一个好方法，还是有一个我没有想到的更好的解决方案？

Answer 1

此问题通常通过Levenshtein automata解决。字符串 w 和数字 n 的Levenshtein自动机是一个有限状态自动机，它可以识别Levenshtein距 w 的所有字符串的集合最多是 n 。

此算法比使用动态编程分别为每个字典单词计算Levenshtein距离要快得多。

Jule Jacob的博文Levenshtein automata can be simple and fast是一个很好的起点，尼克约翰逊的Damn Cool Algorithms: Levenshtein Automata是一个更深入的介绍。

您可以在Github上找到一些Python实现，例如https://github.com/antoinewdg/pyffs。