npm 包 string-score 使用教程

在前端开发中，我们常常需要对文本进行匹配和排序。而常见的字符串匹配算法（如子串匹配算法）往往仅考虑字符串的相似度，而忽略了字符串的长度等影响因素。这时，我们可以使用 npm 包 string-score 来实现一个更加准确的字符串匹配和排序。

string-score 简介

string-score 是一个基于 Levenshtein Distance 算法的字符串相似度计算库，它会根据字符串的相似程度产生一个分数，这个分数越高则表明两个字符串越相似。同时它也支持对多个字符串进行排序。

安装与引用

我们可以通过 npm 安装 string-score ，并在代码中引入它：

npm install string-score

const stringScore = require('string-score');

使用示例

计算字符串相似度

我们可以使用 string-score 计算两个字符串的相似度分数：

const a = 'hello';
const b = 'hello world';
const score = stringScore(a, b);  // 0.774074074074074

对字符串数组进行排序

string-score 同样支持对字符串数组进行排序，这样就可以快速得到最符合条件的字符串或最匹配的字符串：

const arr = ['hello', 'world', 'he', 'llo'];
const search = 'hello';
const res = arr.sort((a, b) => stringScore(search, b) - stringScore(search, a));  // ['hello', 'he', 'llo', 'world']

其他参数

通过 stringScore 函数的第三参数，我们可以对 string-score 的算法参数进行调整，以使其更加符合我们的实际需求：

stringScore(a, b, {
    fuzziness: 1,   // 允许误差距离
    adjacencyBonus: 5,   // 相邻字符匹配加分
    maxDistance: 100,   // 字符间匹配距离上限
});

更多参数和用法可以通过 string-score 官网 https://github.com/joshaven/string_score （英文）进行查阅。

总结

string-score 作为一个基于 Levenshtein Distance 算法的字符串相似度计算库，可以帮助我们更加准确地计算字符串的相似度和进行字符串数组排序，提高前端搜索和匹配的效率和准确度。

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