我有一个任务，我有三个阵列A，B，C。所有包含相同的数据。为简单起见，假设数据是数字1到5.数据将是不同的混乱序列。我想找出B＆amp; C哪个数组的数据与A最相似。
Eg:
A = 1,2,3,4,5
B = 1,2,3,5,4
C = 4,1,2,3,5
在这种情况下，很容易在视觉上理解B与A更相似。但是对于真正混乱的序列来说它变得更加复杂。
Eg:
A = 1,2,3,4,5
B = 5,3,1,4,2
C = 4,1,2,3,5
在这种情况下，我会假设C更接近A.我认为这个假设可以量化为：两个数组中有多少个元素具有相同的序列？在上面的例子中，[1,2,3]的子序列在两个数组中都是相同的。第二个问题是类似子序列之间的偏移差异是什么？在这种情况下，它是1，因为子序列从A的索引0和C的索引1开始。
所以匹配序列中的元素数量及其偏移量是我想要使用的。我计划为这两个实体添加权重（匹配序列中的元素数量，以及它们出现时的偏移差异）
这有意义吗？我只需粗略近似相似性，结果不需要精确。是否有任何正式的数学或数据结构模型可以解决这个问题？
BTW，我需要实现的项目是PHP。它是否有任何内置函数，如用于字符串差异的levenstein模型？非常欢迎任何建议！
答案 0 :(得分：1)
嗯，我想你可以提出自己的算法（例如生成所有后缀，然后搜索它们，然后定义评分程序），或者你可以使用一个众所周知的算法，如
Smith-Waterman用于本地对齐，或Needleman-Wunsch用于全局对齐。这些算法的优点在于它们易于理解并为您提供所有可能的对齐（您可以根据自己的情况选择最佳对齐方式）。