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在Java中,我們可以結合回文串檢測和字符串模糊匹配算法來實現一些有趣的功能。例如,我們可以創建一個程序,該程序可以檢測一個字符串是否是回文串,同時還可以找到與該字符串相似的模糊匹配項。
以下是一個簡單的示例,展示了如何實現這兩個功能:
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class PalindromeAndFuzzyMatcher {
public static void main(String[] args) {
String input = "racecar";
System.out.println("Is palindrome: " + isPalindrome(input));
List<String> fuzzyMatches = findFuzzyMatches(input, 2);
System.out.println("Fuzzy matches: " + fuzzyMatches);
}
public static boolean isPalindrome(String input) {
int left = 0;
int right = input.length() - 1;
while (left < right) {
if (input.charAt(left) != input.charAt(right)) {
return false;
}
left++;
right--;
}
return true;
}
public static List<String> findFuzzyMatches(String input, int maxDistance) {
List<String> matches = new ArrayList<>();
String lowerInput = input.toLowerCase();
for (int i = 0; i < lowerInput.length(); i++) {
for (int j = i + 1; j <= lowerInput.length(); j++) {
String substring = lowerInput.substring(i, j);
int distance = calculateLevenshteinDistance(input, substring);
if (distance <= maxDistance) {
matches.add(substring);
}
}
}
return matches;
}
public static int calculateLevenshteinDistance(String s1, String s2) {
int[][] dp = new int[s1.length() + 1][s2.length() + 1];
for (int i = 0; i <= s1.length(); i++) {
dp[i][0] = i;
}
for (int j = 0; j <= s2.length(); j++) {
dp[0][j] = j;
}
for (int i = 1; i <= s1.length(); i++) {
for (int j = 1; j <= s2.length(); j++) {
int cost = (s1.charAt(i - 1) == s2.charAt(j - 1)) ? 0 : 1;
dp[i][j] = Math.min(Math.min(dp[i - 1][j] + 1, dp[i][j - 1] + 1), dp[i - 1][j - 1] + cost);
}
}
return dp[s1.length()][s2.length()];
}
}
在這個示例中,我們首先定義了一個isPalindrome
方法來檢測一個字符串是否是回文串。接下來,我們定義了一個findFuzzyMatches
方法來找到與給定字符串相似的模糊匹配項。這個方法使用了Levenshtein距離算法來計算兩個字符串之間的編輯距離,并將距離小于等于給定最大距離的子字符串添加到結果列表中。
在main
方法中,我們測試了這兩個方法,并打印了結果。
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