PHP - 优化 - 具有优先级的列文施泰因距离



我正在尝试用一个小插件实现levenshtein算法。我想优先考虑具有连续匹配字母的值。我尝试使用以下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;是我添加值以优先考虑连续值的部分。此公式将针对大型字符串数据库进行检查。(高达20,000 - 50,000)我已经用内置的 PHP 进行了基准测试levenshtein

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的内置函数可能总是比我的更快。但我想知道是否有办法加快我的速度?

所以问题来了:有没有办法加快速度?我的替代方案是运行levenshtein,然后搜索其中最高的X结果并另外确定它们的优先级。


根据Leigh的评论,复制以Levenhstein形式内置的PHP将时间缩短到3ms。 (编辑:发布了带有连续字符扣除的版本。这可能需要调整,似乎有效。

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] = "";
                $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;
}

我认为你的函数的主要减速是它是递归的。

正如我在评论中所说,PHP 函数调用对于引擎来说是出了名的繁重工作。

PHP 本身将levenshtein实现为一个循环,保持插入、替换和删除产生的总成本。

我敢肯定,如果你把你的代码也转换为循环,你会看到一些巨大的性能提升。

我不知道你的代码到底在做什么,但我已经将原生 C 代码移植到 PHP 给你一个起点。

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,比较了你的、我的和 PHP 的内部函数,每个迭代 100,000 次,时间以秒为单位。

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

显然,它还没有让你进行调整,但我相信他们不会减慢那么慢。

如果你真的需要更多的速度提升,一旦你弄清楚了如何更改这个函数,就应该很容易将你的更改移植回C,复制PHP的函数定义,并实现你自己的修改函数的原生C版本。

有很多

关于如何制作PHP扩展的教程,所以如果你决定走这条路,你应该不会有那么多困难。

编辑:

正在寻找进一步改进它的方法,我注意到

        $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;
        }

        $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,这会显着减代码速度。(我猜这是额外函数调用的开销)

基准测试,min()块作为第二个计时。

float(2.484846830368)
float(3.6055288314819)

你对不属于的第二个$cost_ins是正确的 - 我的复制/粘贴失败。