R的极客理想系列文章，涵盖了R的思想，使用，工具，创新等的一系列要点，以我个人的学习和体验去诠释R的强大。
R语言作为统计学一门语言，一直在小众领域闪耀着光芒。直到大数据的爆发，R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器。随着越来越多的工程背景的人的加入，R语言的社区在迅速扩大成长。现在已不仅仅是统计领域，教育，银行，电商，互联网….都在使用R语言。
要成为有理想的极客，我们不能停留在语法上，要掌握牢固的数学，概率，统计知识，同时还要有创新精神，把R语言发挥到各个领域。让我们一起动起来吧，开始R的极客理想。
关于作者：
- 张丹，分析师/程序员/Quant: R,Java,Nodejs
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前言
文字模糊匹配，是在文字处理时，要常用到的一种功能。比如英文，差一个字母，字母的顺序写反了。要实现对文字的模糊匹配，就可以用到莱文斯坦距离的思路，将一个字符串变为另一个字符串需要进行编辑操作最少的次数。
输入法的拼写检查，纠正用户输入的拼写错误，就是使用到了莱文斯坦距离。
目录
- 莱文斯坦距离介绍
- 算法原理
- R语言代码实现
- adist()函数调用
1. 莱文斯坦距离介绍 Levenshtein Distance
Levenshtein Distance莱文斯坦距离，属于编辑距离的一种，主要用于衡量两个字符串之间的差异。由苏联数学家Vladimir Levenshtein于1965年提出，被广泛应用于拼写纠错检查、DNA分析、语音识别等领域。
两个字符串之间的Levenshtein Distance莱文斯坦距离指的是，将一个字符串变为另一个字符串需要进行编辑操作最少的次数。其中，允许的编辑操作有以下三种，替换、插入、删除。
- 「替换」：将一个字符替换成另一个字符
- 「插入」：插入一个字符
- 「删除」：删除一个字符
例如，计算 house 到 rose 的莱文斯坦距离。
第一步：house 把第一位 h 替换为 r，得到rouse。
第二步：rouse 把第三位 u 删除，得到rose
即完成了计算，莱文斯坦距离为2.
2. 算法原理
对于两个字符串A、B而言，字符串A的前i个字符和字符串B的前j个字符的莱文斯坦距离符合如下公式。
在数学上，两个字符串a,b的莱文斯坦距离：
计算公式：
表示内容：
2.1 第一种情况：当至少存在一个字符串为空串
若字符串A是一个长度为0的空字符串时，则其变为长度为n的字符串B。只需对字符串A进行n次插入操作即可。
例如：
A="",B="abc"时
lev距离 = max(length(A),length(B)) = max(0,3) = 3
同理，若字符串A是一个长度为n的字符串时，则其变为长度为0的空字符串B。则只需对字符串A进行n次删除操作即可。
例如：
A="abcd",B=""时
lev距离 = max(length(A),length(B)) = max(4,0) = 4
故在上述公式中，可将这两种情况统一为： 当两个字符串的长度最小值为0时，则说明有一个字符串为空串。则这二者之间的莱文斯坦距离为两个字符串长度的最大值。
2.2 第二种情况：两个字符串均不为空串
当两个字符串均不为空串时，这里假设字符串A为horse、字符串B为ros。由于替换/插入/删除，三种操作不会改变字符串中各字符的相对顺序。因此，可以每次仅对字符串A进行操作，即只考虑
字符串A的前i个字符 和 字符串B的前j个字符 的莱文斯坦距离，让i和j都从1开始计数。字符串A的前5个字符 和 字符串B的前3个字符 的莱文斯坦距离lev(5,3)，就是最终我们所求的字符串A、字符串B之间的莱文斯坦距离3。
【插入】假设我们把 horse 变为 ro 的莱文斯坦距离记为u，即：
# 字符串A的前5个字符 和 字符串B的前3个字符 的莱文斯坦距离为 u
lev(5,2) = u
则 horse 期望变为 ros，其所需的编辑次数不会超过 u+1。因为 horse 只需先经过u次编辑操作变为 ro，然后在尾部插入s字符即可变为 ros
【删除】假设我们把 hors 变为 ros 的莱文斯坦距离记为v，即：
# 字符串A的前4个字符 和 字符串B的前3个字符 的莱文斯坦距离为 v
lev(4,3) = v
则 horse 期望变为 ros，其所需的编辑次数不会超过 v+1。因为 horse 只需先进行一次删除操作变为 hors，再经过v次编辑操作即可变为 ros
【替换】假设我们把 hors 变为 ro 的莱文斯坦距离记为w，即
# 字符串A的前4个字符 和 字符串B的前2个字符 的莱文斯坦距离为 w
lev(4,2) = w
则 horse 期望变为 ros，其所需的编辑次数不会超过 w+1。因为 horse 只经过w次编辑操作即可变为 roe，然后通过一次替换操作，将尾部的e字符替换为s字符即可。
得出莱文斯坦距离满足如下的递推公式
lev(horse, ros) = lev(5,3)
= min( lev(5,2)+1, lev(4，3)+1, lev(4,2)+1 )
= min(u+1, v+1, w+1)
如果 某字符串A的第i个字符 与 某字符串B的第j个字符 完全相同，则其所需的编辑次数肯定不会超过 lev(i-1, j-1)。因为无需进行替换，可跳过该步骤。
通过上面的分析过程，我们其实不难看出。如果期望 字符串A的前i个字符 与 字符串B的前j个字符 完全相同。可以有如下三种途径操作方式进行实现。而最终的莱文斯坦距离就是下面三种实现方式中次数最小的一个。
- 在 字符串A的前i个字符 与 字符串B的前j-1个字符 完全相同的基础上，进行一次「插入」操作
- 在 字符串A的前i-1个字符 与 字符串B的前j个字符 完全相同的基础上，进行一次「删除」操作
- 在 字符串A的前i-1个字符 与 字符串B的前j-1个字符 完全相同的基础上，如果字符串A的第i个字符与字符串B的第j个字符不同，则需要进行一次「替换」操作；如果字符串A的第i个字符与字符串B的第j个字符相同，则无需进行任何操作。
参考文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/507830576
3. R语言代码实现
构建lev_dist()函数，实现莱文斯坦距离，使用递归方法进行实现。想了一种简单的实现方法，但效率太低，看看就好，千万不要用到实际的算法中。等有时间，我再换个思路实现一下。
#######################################
# Levenshtein 莱文斯坦距离，递归实现（效率很低）
######################################
> lev_dist<-function(txt1,txt2){
+ len1<-nchar(txt1)
+ len2<-nchar(txt2)
+
+ if(len1==0) return(len2)
+ if(len2==0) return(len1)
+
+ # 插入消耗
+ insert_cost <- lev_dist(txt1, substring(txt2,1,len2-1)) + 1;
+
+ # 删除消耗
+ delete_cost <- lev_dist(substring(txt1,1,len1-1), txt2) + 1;
+
+ # 替换消耗
+ cost<-ifelse(substring(txt1,len1,len1) == substring(txt2,len2,len2),0,1)
+ replaces_cost <- lev_dist(substring(txt1,1,len1-1), substring(txt2,1,len2-1)) + cost;
+
+ rs<-min(insert_cost,delete_cost,replaces_cost)
+ print(paste("txt1:",txt1,"txt2:",txt2,"insert:",insert_cost,"delete:",delete_cost,"replaces:",replaces_cost))
+ return(rs)
+ }
对结果进行测试
# 测试ab和a的情况
> lev_dist("ab","a")
[1] "txt1: a txt2: a insert: 2 delete: 2 replaces: 0"
[1] "txt1: ab txt2: a insert: 3 delete: 1 replaces: 2"
[1] 1
# 测试ab和abc的情况
> lev_dist("ab","abc")
[1] "txt1: a txt2: a insert: 2 delete: 2 replaces: 0"
[1] "txt1: ab txt2: a insert: 3 delete: 1 replaces: 2"
[1] "txt1: a txt2: a insert: 2 delete: 2 replaces: 0"
[1] "txt1: a txt2: ab insert: 1 delete: 3 replaces: 2"
[1] "txt1: a txt2: a insert: 2 delete: 2 replaces: 0"
[1] "txt1: ab txt2: ab insert: 2 delete: 2 replaces: 0"
[1] "txt1: a txt2: a insert: 2 delete: 2 replaces: 0"
[1] "txt1: a txt2: ab insert: 1 delete: 3 replaces: 2"
[1] "txt1: a txt2: abc insert: 2 delete: 4 replaces: 3"
[1] "txt1: a txt2: a insert: 2 delete: 2 replaces: 0"
[1] "txt1: a txt2: ab insert: 1 delete: 3 replaces: 2"
[1] "txt1: ab txt2: abc insert: 1 delete: 3 replaces: 2"
[1] 1
让单词变长，虽然莱文斯坦距离并不大，但是计算次数是相当的多，效率非常低。
> lev_dist("kitten","sitting")
....
....
// 省略
3
用递归的方式，虽然比较容易实现，但是效率太低，没有办法是应用中使用。
4. adist()函数
在R的基础包utils中，找到了 adist()函数，就实现了莱文斯坦距离，我们可以直接使用adist()来完成，莱文斯坦距离的计算。还是R语言原生的程序效率高！！
分别测试 house 到 rose，horse 到 ros的 莱文斯坦距离。
#
> adist("house","rose")
[,1]
[1,] 2
> adist("horse","ros")
[,1]
[1,] 3
查看替换sub 、插入ins 、删除del ，分别使用了几次。
> drop(attr(adist("horse", "rose", counts = TRUE), "counts"))
ins del sub
0 1 1
按顺序查看替换、插入、删除的操作步骤，S=替换，M为跳过，D为删除，I为插入
> attr(adist("horse", "rosxeee", counts = TRUE), "trafos")
[,1]
[1,] "SMDMIIIM"
本文我们了解了莱文斯坦距离的原理和实现，后面我们就可以利用莱文斯坦距离的特性，对文字进行相似度的距离计算，从而实现文本的模糊匹配。本文代码：https://github.com/bsspirit/r-string-match/blob/main/levenshtein.r
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