Excel有趣的地方,是它提供了許多內建的函數,可以在每個不同的儲存格內撰寫不同的公式,帶入各式各樣的函數使用。但是函數在怎麼豐富,總有我們缺少的函數,這時該怎麼辦呢?自己寫一個吧!VBA內撰寫function即可由儲存格內帶入自訂函數使用,我們以下撰寫一個「相似度」程式作為討論,以下共分成3個部份,一個主程式「Similarity」兩個子程式「min」與「ld」:
Public Function Similarity(str1 As String, str2 As String)
'比較兩字串相似度
Dim ldint As Integer
ldint = ld(str1, str2)
Dim strlen As Integer
If (Len(str1) >= Len(str2)) Then
strlen = Len(str1)
Else
strlen = Len(str2)
End If
Similarity = 1 - ldint / strlen
End Function
Private Function min(one As Integer, two As Integer, three As Integer)
min = one
If (two < min) Then
min = two
End If
If (three < min) Then
min = three
End If
End Function
Private Function ld(str1 As String, str2 As String)
Dim n, m, i, j As Integer
Dim ch1, ch2 As String
n = Len(str1)
m = Len(str2)
Dim temp As Integer
If (n = 0) Then
ld = m
End If
If (m = 0) Then
ld = n
End If
Dim d As Variant
ReDim d(n + 1, m + 1) As Variant
For i = 0 To n
d(i, 0) = i
Next i
For j = 0 To m
d(0, j) = j
Next j
For i = 1 To n
ch1 = Mid(str1, i, 1)
For j = 1 To m
ch2 = Mid(str2, j, 1)
If (ch1 = ch2) Then
temp = 0
Else
temp = 1
End If
d(i, j) = min(d(i - 1, j) + 1, d(i, j - 1) + 1, d(i - 1, j - 1) + temp)
Next j
Next i
ld = d(n, m)
End Function
其實這些程式,是參考俄羅斯科學家Vladimir Levenshtein在1965年提出的公式所撰寫的,其中的原理,可參考維基百科內的解說。
以下針對程式的部份進行解說:
Public Function Similarity(str1 As String, str2 As String)這行,Public Function的意思,就是讓所有的模組都可以使用,Similarity是該function的名稱,可帶入str1與str2兩個字串,最終取得兩個字串的相似度數值。
另外兩個子程式:
min,帶入3個整數,取得最小的整數值。
Ld,其實這才是主要運算的程式,用來計算兩個字串的離異程度,帶出的數值,最後帶回主程式後以一減掉後除以字串長度,即可得知相似度。
我們在VBE裡,使用程式測試一下效果:
Sub Similarity_test()
Debug.Print Similarity("我是劉德華", "我是劉德華")
Debug.Print Similarity("我是劉德華", "是劉德華我")
Debug.Print Similarity("我是劉德華", "我是劉的華")
Debug.Print Similarity("我是劉德華", "是我劉的華")
Debug.Print Similarity("我是劉德華", "劉的華是我")
Debug.Print Similarity("abcdefg", "gfefdefa")
End Sub
執行結果:
1
0.6
0.8
0.4
0
0.375
而Excel中如何帶入呢?
只要在儲存格輸入「=Similarity(儲存格1,儲存格2)」即可計算出相似度。
運用面:維基百科提到,可用於DNA分析、拼寫檢查、語音辨識、抄襲偵測,而我這則是用來檢測人工輸入的電話撥打紀錄是否與電信局帳單相符,因為人工輸入有時會輸入錯誤資料,導致無法比對數據,使用程式後,可以找出相似時間點撥打的電話應該是什麼相似號碼,進而取得正確的撥打電話紀錄。相信這也可以運用在多種情況,就看自己怎麼發揮了!
參考資料
Levenshtein distance:http://en.wikipedia.org/wiki/Levenshtein_distance
中文:http://zh.wikipedia.org/wiki/編輯距離