Question

我正试图用一点插件来实现levenshtein algorithm。我想优先考虑具有连续匹配字母的值。我已经尝试使用下面的代码实现我自己的形式：

function levenshtein_rating($string1, $string2) {
    $GLOBALS['lvn_memo'] = array();
    return lev($string1, 0, strlen($string1), $string2, 0, strlen($string2));
}

function lev($s1, $s1x, $s1l, $s2, $s2x, $s2l, $cons = 0) {
    $key = $s1x . "," . $s1l . "," . $s2x . "," . $s2l;
    if (isset($GLOBALS['lvn_memo'][$key])) return $GLOBALS['lvn_memo'][$key];

    if ($s1l == 0) return $s2l;
    if ($s2l == 0) return $s1l;

    $cost = 0;
    if ($s1[$s1x] != $s2[$s2x]) $cost = 1;
    else $cons -= 0.1;

    $dist = min(
                (lev($s1, $s1x + 1, $s1l - 1, $s2, $s2x, $s2l, $cons) + 1), 
                (lev($s1, $s1x, $s1l, $s2, $s2x + 1, $s2l - 1, $cons) + 1), 
                (lev($s1, $s1x + 1, $s1l - 1, $s2, $s2x + 1, $s2l - 1, $cons) + $cost)
            );
    $GLOBALS['lvn_memo'][$key] = $dist + $cons;
    return $dist + $cons;
}

您应该注意$cons -= 0.1;是我添加值以确定连续值的优先级的部分。该公式将针对大型字符串数据库进行检查。（高达20,000 - 50,000）我已经使用PHP内置的levenshtein进行了基准测试

Message      Time Change     Memory
PHP          N/A             9300128
End PHP      1ms             9300864
End Mine     20ms            9310736
Array
(
    [0] => 3
    [1] => 3
    [2] => 0
)
Array
(
    [0] => 2.5
    [1] => 1.9
    [2] => -1.5
)

基准测试代码：

$string1 = "kitten";
$string2 = "sitter";
$string3 = "sitting";

$log = new Logger("PHP");
$distances = array();
$distances[] = levenshtein($string1, $string3);
$distances[] = levenshtein($string2, $string3);
$distances[] = levenshtein($string3, $string3);
$log->log("End PHP");

$distances2 = array();
$distances2[] = levenshtein_rating($string1, $string3);
$distances2[] = levenshtein_rating($string2, $string3);
$distances2[] = levenshtein_rating($string3, $string3);
$log->log("End Mine");
echo $log->status();

echo "<pre>" . print_r($distances, true) . "</pre>";
echo "<pre>" . print_r($distances2, true) . "</pre>";

我认识到PHP的内置功能可能总是比我的本质更快。但我想知道是否有办法加速我的发展？

所以问题是：有没有办法加快速度？我在这里的替代方案是运行levenshtein，然后搜索最高的X结果并另外优先考虑它们。

基于Leigh的评论，复制PHP内置的Levenhstein形式将时间缩短到3ms。（编辑：发布连续字符扣除的版本。这可能需要调整，似乎工作。）

function levenshtein_rating($s1, $s2, $cons = 0, $cost_ins = 1, $cost_rep = 1, $cost_del = 1) {
    $s1l = strlen($s1);
    $s2l = strlen($s2);
    if ($s1l == 0) return $s2l;
    if ($s2l == 0) return $s1l;

    $p1 = array();
    $p2 = array();

    for ($i2 = 0; $i2 <= $s2l; ++$i2) {
        $p1[$i2] = $i2 * $cost_ins;
    }

    $cons = 0;
    $cons_count = 0;
    $cln = 0;
    $tbl = $s1;
    $lst = false;

    for ($i1 = 0; $i1 < $s1l; ++$i1) {
        $p2[0] = $p1[0] + $cost_del;

        $srch = true;

        for($i2 = 0; $i2 < $s2l; ++ $i2) {
            $c0 = $p1[$i2] + (($s1[$i1] == $s2[$i2]) ? 0 : $cost_rep);
            if ($srch && $s2[$i2] == $tbl[$i1]) {
                $tbl[$i1] = "\0";
                $srch = false;
                $cln += ($cln == 0) ? 1 : $cln * 1;
            }

            $c1 = $p1[$i2 + 1] + $cost_del;

            if ($c1 < $c0) $c0 = $c1;
            $c2 = $p2[$i2] + $cost_ins;
            if ($c2 < $c0) $c0 = $c2;

            $p2[$i2 + 1] = $c0;
        }

        if (!$srch && $lst) {
            $cons_count += $cln;
            $cln = 0;
        }
        $lst = $srch;

        $tmp = $p1;
        $p1 = $p2;
        $p2 = $tmp;
    }
    $cons_count += $cln;

    $cons = -1 * ($cons_count * 0.1);
    return $p1[$s2l] + $cons;
}

Answer 1

我认为你职能的主要放缓是它的递归。

正如我在评论中所说，PHP函数调用对于引擎来说是非常繁重的工作。

PHP本身将levenshtein实现为循环，保持插入，替换和删除所产生的成本的总计。

我确定你是否将代码转换为循环，以及你会看到一些大规模的性能提升。

我不确切知道你的代码在做什么，但我已经将原生C代码移植到PHP中，为你提供了一个起点。

define('LEVENSHTEIN_MAX_LENGTH', 12);

function lev2($s1, $s2, $cost_ins = 1, $cost_rep = 1, $cost_del = 1)
{
    $l1 = strlen($s1);
    $l2 = strlen($s2);

    if ($l1 == 0) {
        return $l2 * $cost_ins;
    }
    if ($l2 == 0) {
        return $l1 * $cost_del;
    }

    if (($l1 > LEVENSHTEIN_MAX_LENGTH) || ($l2 > LEVENSHTEIN_MAX_LENGTH)) {
        return -1;
    }

    $p1 = array();
    $p2 = array();

    for ($i2 = 0; $i2 <= $l2; $i2++) {
        $p1[$i2] = $i2 * $cost_ins;
    }

    for ($i1 = 0; $i1 < $l1; $i1++) {
        $p2[0] = $p1[0] + $cost_del;

        for ($i2 = 0; $i2 < $l2; $i2++) {
            $c0 = $p1[$i2] + (($s1[$i1] == $s2[$i2]) ? 0 : $cost_rep);
            $c1 = $p1[$i2 + 1] + $cost_del;
            if ($c1 < $c0) {
                $c0 = $c1;
            }
            $c2 = $p2[$i2] + $cost_ins;
            if ($c2 < $c0) {
                $c0 = $c2;
            }
            $p2[$i2 + 1] = $c0;
        }
        $tmp = $p1;
        $p1 = $p2;
        $p2 = $tmp;
    }
    return $p1[$l2];
}

我做了一个快速的基准测试，比较你的，我的和PHP的内部函数，每次100,000次迭代，时间以秒为单位。

float(12.954766988754)
float(2.4660499095917)
float(0.14857912063599)

显然它还没有进行调整，但我确信它们不会减慢它的速度。

如果你真的需要更多的速度提升，一旦你找到了如何更改这个功能，它应该很容易将你的更改移植回C，复制PHP函数定义，并实现自己的本机修改后的函数的C版本。

有很多关于如何进行PHP扩展的教程，所以如果你决定沿着那条路走下去，你就不会有那么大的困难。

修改

正在寻找进一步改善它的方法，我注意到了

$c0 = $p1[$i2] + (($s1[$i1] == $s2[$i2]) ? 0 : $cost_rep); $c1 = $p1[$i2 + 1] + $cost_del; if ($c1 < $c0) { $c0 = $c1; } $c2 = $p2[$i2] + $cost_ins; if ($c2 < $c0) { $c0 = $c2; }

与
相同
$c0 = min( $p1[$i2 + 1] + $cost_del, $p1[$i2] + (($s1[$i1] == $s2[$i2]) ? 0 : $cost_rep), $c2 = $p2[$i2] + $cost_ins );

我认为与您代码中的min块直接相关。但是，这个显着减慢了代码。（我猜它是额外函数调用的开销）

以min()块作为第二时间的基准。

float(2.484846830368) float(3.6055288314819)

你对第二个$cost_ins不属于你是对的 - 我自己复制/粘贴失败。

PHP - 优化 - 具有优先级的Levenshtein距离

1 个答案: