使用Jaro-Winkler距离算法进行排序？

Question

我想知道如何以这种方式运行SQLite订单

select * from contacts order by jarowinkler(contacts.name,'john smith');

我知道Android存在用户定义函数的瓶颈，我还有其他选择吗？

Answer 1

步骤1：查询减去ORDER BY部分

步骤2：创建一个包裹CursorWrapper的{​​{1}}，计算每个位置的Jaro-Winkler距离，对位置进行排序，然后在覆盖所有需要位置的方法时使用排序后的位置（例如，Cursor，moveToPosition()）。

Answer 2

预先计算字符串长度并将它们添加到单独的列中。然后按那个长度对已退休的表进行排序。添加索引（如果可以）。然后添加额外的过滤器，例如你不想将“Srivastava Brahmaputra”与“John Smith”进行比较。长度远远超出了wack，因此将长度的这种比较排除在总长度的百分比之外。因此，如果您的单词是10个字符，则仅将其与10 + -2或10 + -3个字符的单词进行比较。

这样，您将显着减少此算法运行所需的次数。

通常在10万个条目的vocalbulary中，这样的过滤器会将比较次数减少到大约300次。除非你正在进行完整的记录链接，然后我想知道为什么要使用Android。您仍然需要为此应用概率方法并计算分数，这不是Android的工作（至少现在不是）。

同样在MS SQL Server中，Jaro Winkler包装到CLR函数中的字符串距离执行得更好，因为SQL Server本身并不支持arays，并且大部分处理都是围绕数组进行的。因此，在T-SQL中实现会增加太多开销，但SQL-CLR的工作速度非常快。