javascript - 按 "Levenshtein Distance"对数组进行排序，在 Javascript 中性能最佳

Question

所以我有一个随机的 javascript 名称数组...

[@larry,@nicholas,@notch]等

它们都以@符号开头。我想按 Levenshtein 距离对它们进行排序，以便列表顶部的那些最接近搜索词。目前，我有一些 javascript 使用 jQuery 的 .grep() 使用 javascript .match() 方法围绕按键输入的搜索词:

(自首次发布后编辑的代码)

limitArr = $.grep(imTheCallback, function(n){
    return n.match(searchy.toLowerCase())
});
modArr = limitArr.sort(levenshtein(searchy.toLowerCase(), 50))
if (modArr[0].substr(0, 1) == '@') {
    if (atRes.childred('div').length < 6) {
        modArr.forEach(function(i){
            atRes.append('<div class="oneResult">' + i + '</div>');
        });
    }
} else if (modArr[0].substr(0, 1) == '#') {
    if (tagRes.children('div').length < 6) {
        modArr.forEach(function(i){
            tagRes.append('<div class="oneResult">' + i + '</div>');
        });
    }
}

$('.oneResult:first-child').addClass('active');

$('.oneResult').click(function(){
    window.location.href = 'http://hashtag.ly/' + $(this).html();
});

它还有一些 if 语句检测数组是否包含主题标签 (#) 或提及 (@)。忽略那个。 imTheCallback 是名称数组，主题标签或提及，然后 modArr 是排序的数组。然后 .atResults 和 .tagResults 元素是它每次在数组中追加的元素，这形成了一个基于输入的搜索词的名称列表。

我也有编辑距离算法:

var levenshtein = function(min, split) {
    // Levenshtein Algorithm Revisited - WebReflection
    try {
        split = !("0")[0]
    } catch(i) {
        split = true
    };

    return function(a, b) {
        if (a == b)
            return 0;
        if (!a.length || !b.length)
            return b.length || a.length;
        if (split) {
            a = a.split("");
            b = b.split("")
        };
        var len1 = a.length + 1,
            len2 = b.length + 1,
            I = 0,
            i = 0,
            d = [[0]],
            c, j, J;
        while (++i < len2)
            d[0][i] = i;
        i = 0;
        while (++i < len1) {
            J = j = 0;
            c = a[I];
            d[i] = [i];
            while(++j < len2) {
                d[i][j] = min(d[I][j] + 1, d[i][J] + 1, d[I][J] + (c != b[J]));
                ++J;
            };
            ++I;
        };
        return d[len1 - 1][len2 - 1];
    }
}(Math.min, false);

如何在我当前的代码中使用算法(或类似的算法)来对其进行排序而不会降低性能？

更新:

所以我现在正在使用 James Westgate 的 Lev Dist 函数。工作得非常快。所以性能解决了，现在的问题是将它与源代码一起使用......

modArr = limitArr.sort(function(a, b){
    levDist(a, searchy)
    levDist(b, searchy)
});

我现在的问题是对使用 .sort() 方法的一般理解。感谢您的帮助，谢谢。

谢谢!

Answer 1

几年前我写了一个内联拼写检查器并实现了 Levenshtein 算法——因为它是内联的，而且我为 IE8 做了很多性能优化。

var levDist = function(s, t) {
    var d = []; //2d matrix

    // Step 1
    var n = s.length;
    var m = t.length;

    if (n == 0) return m;
    if (m == 0) return n;

    //Create an array of arrays in javascript (a descending loop is quicker)
    for (var i = n; i >= 0; i--) d[i] = [];

    // Step 2
    for (var i = n; i >= 0; i--) d[i][0] = i;
    for (var j = m; j >= 0; j--) d[0][j] = j;

    // Step 3
    for (var i = 1; i <= n; i++) {
        var s_i = s.charAt(i - 1);

        // Step 4
        for (var j = 1; j <= m; j++) {

            //Check the jagged ld total so far
            if (i == j && d[i][j] > 4) return n;

            var t_j = t.charAt(j - 1);
            var cost = (s_i == t_j) ? 0 : 1; // Step 5

            //Calculate the minimum
            var mi = d[i - 1][j] + 1;
            var b = d[i][j - 1] + 1;
            var c = d[i - 1][j - 1] + cost;

            if (b < mi) mi = b;
            if (c < mi) mi = c;

            d[i][j] = mi; // Step 6

            //Damerau transposition
            if (i > 1 && j > 1 && s_i == t.charAt(j - 2) && s.charAt(i - 2) == t_j) {
                d[i][j] = Math.min(d[i][j], d[i - 2][j - 2] + cost);
            }
        }
    }

    // Step 7
    return d[n][m];
}