首页
/ Levenshtein字符串差异度计算库技术文档

Levenshtein字符串差异度计算库技术文档

2024-12-20 08:30:49作者:胡唯隽

1. 安装指南

浏览器环境

在HTML文件中,通过<script>标签直接引入levenshtein.js即可。

<script src="/javascripts/levenshtein.js"></script>

Node.js环境

使用npm进行安装:

npm install levenshtein

也可以在package.json中添加依赖:

{ "levenshtein": "~1.0" }

Bower

使用Bower进行安装:

bower install levenshtein

Git

从GitHub克隆仓库:

git clone git://github.com/gf3/Levenshtein.git

2. 项目使用说明

Levenshtein库提供了计算两个字符串之间的Levenshtein距离的功能。Levenshtein距离,又称编辑距离,是指将一个字符串转换为另一个字符串所需的最少单字符编辑(插入、删除或替换)次数。

初始化

通过构造函数创建一个新的Levenshtein对象:

var levenshtein = new Levenshtein('string1', 'string2');

方法

  • distance(): 返回两个字符串之间的Levenshtein距离。

  • inspect(): 返回Levenshtein表的字符串形式,方便查看。

  • toString(): inspect()方法的别名。

  • valueOf(): 返回Levenshtein距离的数值,通常用于直接比较。

3. 项目API使用文档

  • new Levenshtein(m, n): 创建一个新的Levenshtein对象,其中mn是待比较的两个字符串。

  • Levenshtein#distance(): 计算并返回Levenshtein对象中两个字符串的距离。

  • Levenshtein#inspect(): 返回Levenshtein表的字符串形式。

  • Levenshtein#toString(): 与inspect()方法功能相同。

  • Levenshtein#valueOf(): 返回Levenshtein对象中字符串的距离值。

4. 项目安装方式

项目的安装方式已在“安装指南”中详细描述,包括在浏览器环境中通过<script>标签引入,在Node.js环境中使用npm安装,使用Bower安装,以及通过Git克隆仓库的方式。用户可以根据自己的需求选择合适的安装方式。

登录后查看全文
热门项目推荐

项目优选

收起
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
139
1.91 K
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
nop-entropynop-entropy
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
8
0
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
192
273
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
923
551
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
421
392
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
145
189
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Jupyter Notebook
74
64
Cangjie-ExamplesCangjie-Examples
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
344
1.3 K
easy-eseasy-es
Elasticsearch 国内Top1 elasticsearch搜索引擎框架es ORM框架,索引全自动智能托管,如丝般顺滑,与Mybatis-plus一致的API,屏蔽语言差异,开发者只需要会MySQL语法即可完成对Es的相关操作,零额外学习成本.底层采用RestHighLevelClient,兼具低码,易用,易拓展等特性,支持es独有的高亮,权重,分词,Geo,嵌套,父子类型等功能...
Java
36
8