简单的说，编辑距离就是把一个字符串修改变成另一个字符串的修改次数。如果修改的次数越小，我们可以简单的认为这两个字符串之间的关系越紧密。比如 今天是星期几 对于 今天是星期五 和 明天是星期五比较，跟 今天是星期五 更加紧密一些，因为前者的编辑距离是 1，后者的编辑距离是 2。
更详细的百度百科已经说的很清楚了，这里不再赘述，主要给出 JavaScript 的实现方法：
按照自然语言表达的算法，我们先需要根据两个字符串的长度创建一个二维表：
function levenshtein(a, b) {
var al = a.length + 1;
var bl = b.length + 1;
var result = [];
var temp = 0;
// 创建一个二维数组
for (var i = 0; i < al; result[i] = [i++]) {}
for (var i = 0; i < bl; result[0][i] = i++) {}
}
之后就需要遍历这个二位数组，按照如下的规则取得三个值的最小值：
如果最上方的字符等于最左方的字符，则为左上方的数字。否则为左上方的数字 + 1。
左方数字 + 1
上方数字 + 1
需要判断两个值是否相等来决定左上方数字是否 + 1，所以引入 temp 变量。我们可以写出如下遍历代码：
for (i = 1; i < al; i++) {
for (var j = 1; j < bl; j++) {
// 判断最上方和最左方数字是否相等
temp = a[i - 1] == b[j - 1] ? 0 : 1;
// result[i - 1][j] + 1 左方数字
// result[i][j - 1] + 1 上方数字
// result[i - 1][j - 1] + temp 左上方数字
result[i][j] = Math.min(result[i - 1][j] + 1, result[i][j - 1] + 1, result[i - 1][j - 1] + temp);
}
}
最后将二维数组最后一个值返回，该值就是编辑距离：
return result[i-1][j-1];
这个函数就完成了：
function levenshtein(a, b) {
var al = a.length + 1;
var bl = b.length + 1;
var result = [];
var temp = 0;
// 创建一个二维数组
for (var i = 0; i < al; result[i] = [i++]) {}
for (var i = 0; i < bl; result[0][i] = i++) {}
for (i = 1; i < al; i++) {
for (var j = 1; j < bl; j++) {
// 判断最上方和最左方数字是否相等
temp = a[i - 1] == b[j - 1] ? 0 : 1;
// result[i - 1][j] + 1 左方数字
// result[i][j - 1] + 1 上方数字
// result[i - 1][j - 1] + temp 左上方数字
result[i][j] = Math.min(result[i - 1][j] + 1, result[i][j - 1] + 1, result[i - 1][j - 1] + temp);
}
}
return result[i-1][j-1];
}
实际应用
那么我们现在就来实现一个简单的搜索功能。
大体思路就是将数据与要搜索的字符串计算编辑距离，然后进行排序，将编辑距离小的放在上面显示。具体 Demo 做在
看个小编写的例子
<html>
<head>
<title>Javascript模糊查找</title>
</head>
<body>
<li onload="load('Name')" id="name">Name</li>
<li onload="load('sex')" id="sex">sex</li>
<li onload="load('age')" id="age">age</li>
<li onload="load('job')" id="job">job</li>
<li onload="load('mail')" id="mail">E-mail</li>
<input id="input" type="text" value="" />
<input id="search" type="button" onclick="findEach()" value="Search" />
<script>
var vData= ["name", "sex", "age", "job", "E-mail"];
function load(id)
{
alert(vData[0]);
//vData[vData.length] = document.getElementById(id).innerHTML;
}
function find(sFind, sObj)
{
var nSize = sFind.length;
var nLen = sObj.length;
var sCompare;
if(nSize <= nLen ){
for(var i = 0; i <= nLen - nSize; i++){
sCompare = sObj.substring(i, i + nSize);
if(sCompare == sFind){
return i;
}
}
}
return -1;
}
function findEach()
{
var sFind = document.getElementById("input").value;
if(sFind==""){
alert("Can not be empty");
}
if(sFind!=""){
var nPos;
var vResult = [];
//for(var i = 0; i <= vData.length; i++){
for(var i in vData){
//nPos = find(sFind, vData[i]);
var sTxt=vData[i]||'';
nPos=sTxt.indexOf(sFind);
if(nPos>=0){
vResult[vResult.length] = sTxt;
}
}
alert(vResult);
}
}
</script>
</body>
</html>
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