一.概述    最近有人问到关于两个字符串求相似度的函数,所以就写了本篇文章,分别是“简单的模糊匹配”,“顺序匹配”,“一对一位置匹配”.在平时的这种函数可能会需要用到,业务需求不一样,这里只给出参照,实际情况可以相应修改.本文所有的两个字段比较都是除以比较字段本身,例如A与B比较,找出的长度除以A的长度,因为考虑如果A的长度大于B的长度,相似度会超100%,例如‘abbc’,'ab'. 如果大家想除以B的长度,只需要在语句末尾将‘SET @num=@num*1.0/LEN(@Cloumna)’

http://www.jb51.net/article/55941.htm C#实现: 复制代码 代码如下: #region 计算字符串相似度        /// <summary>         /// 计算字符串相似度         /// </summary>         /// <param name="str1">字符串1</param>         /// <param name="str2&qu

Levenshtein Distance 算法,又叫 Edit Distance 算法,是指两个字符串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数.许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符.一般来说,编辑距离越小,两个串的相似度越大. 算法实现原理图解: a.首先是有两个字符串,这里写一个简单的 abc 和 abe b.将字符串想象成下面的结构. A 处 是一个标记,为了方便讲解,不是这个表的内容.   abc a b c abe 0 1 2 3 a 1 A处  

一个如何识别相似语句的问题,于是上网找了找,一个叫Levenshtein Distance的算法比较简单,就写了段代码实现了一下,效果还不错. 这个算法是一个俄国人Lvenshtein提出的,用于计算两个字符串之间,由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数.次数越少,表示两个字符串相似度越高. 用实例来讲解算法最直观,我们假设有两个字符串:test和est,需要经过以下几个步骤来获取LD值. 1.初始化一个矩阵 ┌──┬───────────┐ │ │test t e s t │ ├──┼───

在百度的面试,简直就是花样求虐. 首先在面试官看简历的期间,除了一个自己定义字符串相似度,并且写出求相似度的算法. ...这个确实没听说过,php的similar_text函数也是闻所未闻的.之前看seo的时候,到简单了解了一下页面的相似度,百度算法中很常见的需要判断页面是否是重复的,重复的肯定就不收录了,做seo很重的一个工作就是写原创文章,以保持网站的更新,吸引百度的收录,以增加流量. 页面的相似度,是纯数学的,因为百度的主要是收录中文,所以中文需要先拆词,然后计算词语的在文章中出现的频度.

MSSQL Server数据库的四种连接方法和sql连接字符串 分类: [ 03 ] C#(131) [ 07 ] SQL Server(68) [ 01 ] .NET(189) 今天用SQL Server的Microsoft OLE DB提供程序和ODBC的Microsoft OLE DB提供程序两种不同的方法链接了一下SQL Server数据库,却发现了一个以前从来没有注意到的问题. 就是在使用conn.execute的时候:使用第一种方式是完全正常的,但是使用ODBC的方式却在某些情况下一

在搞验证码识别的时候需要比较字符代码的相似度用到“编辑距离算法”,关于原理和C#实现做个记录. 据百度百科介绍: 编辑距离,又称Levenshtein距离(也叫做Edit Distance),是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数,如果它们的距离越大,说明它们越是不同.许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符. 例如将kitten一字转成sitting: sitten (k→s) sittin (e→i) sitting (→g) 俄罗斯科学家V

sql 解析字符串添加到临时表中  sql存储过程in 参数输入 解决方法 把字符串解析 添加到 临时表中 SELECT * into #临时表   FROM dbo.Func_SplitOneColumnTabel('001,gf', ',') select * from 表 where ID in (select id from 临时表) Create function [dbo].[Func_SplitOneColumnTabel] (@str nvarchar(max),@split v

PHP內置的字符串長度函數strlen無法正確處理中文字符串,它得到的只是字符串所占的字節數.對於GB2312的中文編碼,strlen得到的值是漢字個數的2倍,而對於UTF-8編碼的中文,就是3倍的差異了(在UTF-8編碼下,一個漢字占3個字節).以下函數可以得出正確的字符串字符個數. function stringLength($str){ $c = 0; for($i=0;$i<strlen($str);$i++){ if(ord(substr($str,$i,1))>0xa0){ $i+

最近需要在SQL的字符串中截取汉字,利用unicode函数判断字符的unicode编码,根据编码范围过滤掉非汉字字符. 写成了一个function /*@str 需要获取汉字的字符串*/ create function CharRep(@str nvarchar(200)) returns nvarchar(200) as begin  declare @i int, @char nvarchar(1), @zh nvarchar(200) set @i = 1 set @zh = '' whi

sql server 字符串替换函数REPLACE函数的使用 <pre name="code" class="sql">--参数1:需要替换字符的母字符 参数2.3:参数1中含有的参数2替换成参数3 update basis_ware set NAME=REPLACE(参数1,参数2,参数3)

在搞验证码识别的时候需要比较字符代码的相似度用到"编辑距离算法",关于原理和C#实现做个记录. 据百度百科介绍: 编辑距离,又称Levenshtein距离(也叫做Edit Distance),是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数,如果它们的距离越大,说明它们越是不同.许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符. 例如将kitten一字转成sitting: sitten (k→s) sittin (e→i) sitting (→g) 俄罗

[转]http://www.syyong.com/Go/Go-implements-the-string-similarity-calculation-function-Levenshtein-and-SimilarText.html levenshtein() 和 similar_text() 是 PHP 内置的两个字符串相似度计算函数.Levenshtein 计算两个字符串之间的编辑距离,SimilarText 计算两个字符串的相似度.下面使用Go分别实现二者. Levenshtein //

SQL操作字符串相对来说比较难一点,现在总结几个常用的SQL 对字符串的操作: declare @dd nvarchar(12) set @dd='2015-03-13' print @dd declare @cc nvarchar(12) --替换指定字符 set @cc=replace(cast(@dd as nvarchar(12)),'-','') --截取替换字符串:stuff('sourceStr',startIndex,length,'destinateStr') select s

本文介绍一个示例:使用 pymongo 连接 MongoDB,查询MongoDB中的 字符串 记录,并比较字符串之间的相似度. 一,Python连接MongoDB 大致步骤:创建MongoClient---> 获取 DataBase --->获取Collection,代码如下: client = MongoClient(host="127.0.0.1", port=10001) db = client['database_name'] db.authenticate(nam

sql server字符串分为不同的类型,下面就将为您介绍几个sql server字符串的常见类型,希望对您学习sql server字符串能有所帮助. nchar 此数据类型可存储1~4000个定长Unicode字符串,字符串长度在创建时指定:如未指定,默认为nchar(1).每个字符占用2bytes存储空间. varchar 此数据类型可存储最大值为8000个字符的可变长字符串.可变长字符串的最大长度在创建时指定,如varchar(50),每个字符占用1byte存储空间. nvarchar 此

一.SQL中SUBSTRING函数的用法1.功能:返回字符.二进制.文本或图像表达式的一部分2.语法:SUBSTRING ( expression, start, length )3.QL 中的 substring 函数是用来抓出一个栏位数据中的其中一部分.这个函数的名称在不同的数据库中不完全一样:MySQL: SUBSTR(), SUBSTRING()Oracle: SUBSTR()SQL Server: SUBSTRING()4.参数:expression 字符串.二进制字符串.文本.图像.

1. /// <summary>    /// 过滤不安全的字符串    /// </summary>    /// <param name="Str"></param>    /// <returns></returns>    public static string FilteSQLStr(string Str)    { Str = Str.Replace("'", "&quo

字符串的相似性比较应用场合很多,像拼写纠错.文本去重.上下文相似性等. 评价字符串相似度最常见的办法就是: 把一个字符串通过插入.删除或替换这样的编辑操作,变成另外一个字符串,所需要的最少编辑次数,这种就是编辑距离(edit distance)度量方法,也称为Levenshtein距离. 海明距离是编辑距离的一种特殊情况,只计算等长情况下替换操作的编辑次数,只能应用于两个等长字符串间的距离度量. 其他常用的度量方法还有 Jaccard distance.J-W距离(Jaro–Winkler di

在牛客网上看到一道题,感觉挺有趣,是用sql统计字符串出现的次数. 这里提供一种思路,比如统计字符串A中子串B的出现次数: SELECT (LENGTH(A) - LENGTH(REPLACE(A, B, ''))) / LENGTH(B) 题目传送门: https://www.nowcoder.com/practice/e3870bd5d6744109a902db43c105bd50?tpId=82&tqId=29819&tPage=1&rp=&ru=/ta/sql&am

转自:http://www.sigvc.org/bbs/forum.php?mod=viewthread&tid=981 http://www.cnblogs.com/ivanyb/archive/2011/11/25/2263356.html 在搞验证码识别的时候需要比较字符代码的相似度用到“编辑距离算法”,关于原理和C#实现做个记录.据百度百科介绍:编辑距离,又称Levenshtein距离(也叫做Edit Distance),是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数,如果它们