Question

我在数组中有voiceResults来搜索联系人：

Ben McDonald
Ben MacDonald
Ken McDonald
Ken MacDonald

我在另一个数组中建立了potentialMatches（示例）：

Ben McDonald
Benjamin MacDonald
Donna McBlead //anagram
Ben Mad
abcdelmno //occurrences in alphabetical order
onmledcba //occurrences in reverse alphabetical order
completely Random
a cannon
BK Lounge

我的目标是确定哪个是用户想要查看的最有可能的联系人。

当循环遍历两个阵列时，我想对游戏Mastermind使用类似的逻辑，在那里我可以看到一封信是'正确但是在错误的地方'或'正确和正确的地方' 。然后我可以将它与元素的.length（）进行比较，得到浮动百分比的字母匹配和精确位置匹配。

为了做到这一点，我不仅需要在数组的元素之间循环，然后我需要用它们的字母来分解元素并比较那些单独的元素字母。要建立Mastermind / anagram逻辑，我需要删除匹配的字母，直到我留下不匹配的字母，并再次将该数量与原始长度进行比较以获得百分比。

查看上面的示例数组数据，我还需要反向执行此操作并吐出名字和姓氏。

对于我从以下开始的每个数组：

    ArrayList<String> voiceResults = new ArrayList<String>();
    ListIterator<String> itr = voiceResults .listIterator();
    Arrays.asList(voiceResults.toArray());

    while (itr.hasNext()) {
    sid = itr.nextIndex();
    element = itr.next();

    sidpass = sid.toString();
    rawpass = element.toString().toLowerCase();
    rawpass.trim();

    hcs = rawpass.split("\\s");
    hnc = hcs.length;

    if (hnc == 2) {
    fn = hcs[0]; //first name
    ln = hcs[1]; //last name
    fn = fn.replaceAll("[^a-z]", ""); //remove punctuation
    ln = ln.replaceAll("[^a-z]", "");

    }

我发布了上述内容，但我确定这不是正确的启动方法。

通过阅读许多anagram检查和算法的例子，它们变化很大，并且使用for和while循环，哈希映射，哈希表，直方图，浮点值等。

我举起手来，我完全失去了最初/最快/最实用的方法来初步执行这些循环，内部循环，内部元素循环......

如果我可以对如何构建循环开始提供一些建议，我将不胜感激。

字母比较和反向迭代的进一步建议/示例/链接将是非常棒的。希望我能把所有东西拼凑起来。

最后，我应该如何存储与元素相关的百分比？

我提前感谢你。

请注意：虽然示例数据可能另有说明，但我已经使用了循环和.contains（）。匹配（）等等。

Answer 1

有许多不同的拼写算法，但在过去我使用过Levenshtein或Soundex（各有其优缺点）。 Soundex可能会对你有所帮助，因为你从声音中得到这个。

您可能还想查看：

Getting the closest string match

和

What algorithm gives suggestions in a spell checker?

Answer 2

您也可以使用此库; http://code.google.com/p/string-similarity/

实施干净，易于根据您的需求进行定制。

例如，让我们使用JaroStrategy进行字符串比较

    double similarity = 0.0;
    // Calculates the similarity score of objects, whereas 
    // 0.0 implies absolutely no similarity 
    // 1.0 implies absolute similarity.   
    SimilarityStrategy strategy = new JaroStrategy();
    StringSimilarityService service = new StringSimilarityServiceImpl(strategy);

similarity = service.score("Ben McDonald", "Ken MacDonald");

比较阵列内容精度算法

2 个答案: