情報開発と利活用

Technically, the script must perform  n ²  comparisons, where  n  is the number of blocks in the book. The real-world test contained 2361 blocks, resulting in 5.5 million fuzzy comparisons! My home computer, a late 2013 iMac, averages about 600 comparisons per second. Fortunately, there are a few optimizations that can help. The goal is to not do any fuzzy matches you don’t have to.
技術的には、そのスクリプトは、 n2 比較を実行しなければなりません。そこでは n が、本のブロックの数です。 実世界の試験は、２３６１ブロックを含んでいたので、５５０万のファジー比較する結果となります！ 私のホームコンピュータ、２０１３年後期の iMac は平均毎秒６００の比較です。 幸いに、役に立ち得る２－３の最適化があります。 そのゴールはあなたがしなくてもよい下記のファジーマッチをしないことです。

l Eliminate the obvious first: don’t compare an entry to itself and do a (cheap) Boolean match to skip other identical entries. These were small improvements, but easy to do.  Time to process: 2 hr 48 mins .
最初に自明のことを削除：入力をそれ自身と比較しないこと、そして他の同一の入力項目をスキップするために（安い）ブール代数のマッチをしてください。 これらは小さい改良ですが、することは容易でした。処理時間：２時間４８分。

l Delete each entry after comparing it to the others. This eliminates duplication (after comparing block  A  to block  B , comparing block  B  to block  A  is a waste of time), cutting comparisons and processing time in half.  Time to process: 1 hr 24 mins .
それを他のものと比較した後で、それぞれの入力を削除。 これは、比較と処理時間を半分に削減して、そして、重複（ブロック A とブロック B を比較した後、 ブロック B とブロック A を比較するのは、時間の浪費）を排除します：１時間２４分。

l When comparing two entries, their  minimum  Levenshtein distance is the difference in string lengths. If the resulting ratio is less than the minimum, the script can skip the fuzzy match. This made a dramatic difference in the test document, reducing processing time by a factor of more than 30.  Time to process: 5 mins 30 secs .
２つの入力項目を比較するとき、彼らの最小 Levenshtein 距離は文字列の長さの相違です。 もし結果として生じている比率がその最小より小さいなら、スクリプトはファジーマッチを省略することができます。 これが、 30 秒以上の要因で処理時間を減らして試験文書での劇的な相違を作りました。処理時間：５分３０秒。

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