简单javascript实现模糊搜索算法与例子

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

Name
sex
age
job
E-mail