PHP – 优化 – 具有优先级的Levenshtein距离

我试图用一个小插件来实现 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,strlen($string1),$string2,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,$cons) + 1),(lev($s1,$s2x + 1,$s2l - 1,$cons) + $cost)
            );
    $GLOBALS['lvn_memo'][$key] = $dist + $cons;
    return $dist + $cons;
}

你应该注意$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快我的速度？

所以问题是：有没有办法加快速度？我在这里的另一种选择是运行levenshtein,然后搜索最高的X结果并另外优先考虑它们.

根据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($s1,$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] = "";
                $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;
}

正如我在评论中所说的那样,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.

我敢肯定,如果你将代码转换为循环,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,但是我已经将原生C代码移植到PHP中,为你提供了一个起点.

define('LEVENSHTEIN_MAX_LENGTH',12);

function lev2($s1,$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,每个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,但我相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,一旦你弄清楚如何改变这个功能,它应该很容易将你的更改移植回C,复制PHP函数定义,并实现你自己的本机C版本你修改过的功能.

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,你不应该有那么多困难.

编辑：

我注意到,正在寻找进一步改善它的方法

$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;
        }

是相同的

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

我认为这与代码中的min块直接相关.但是,这会显着减慢代码速度. (我猜它是额外函数调用的开销)

使用min()块作为第二个时序的基准.

float(2.484846830368)
float(3.6055288314819)

你是对的第二个$cost_ins不属于 – 我的复制/粘贴失败.

（编辑：安卓应用网）

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