你想要匹配两个或多个字符串。
计算把一个字符串转换成另一个字符串所需的编辑距离或操作数。
levenshtein = (str1, str2) ->
l1 = str1.length
l2 = str2.length
prevDist = [0..l2]
nextDist = [0..l2]
for i in [1..l1] by 1
nextDist[0] = i
for j in [1..l2] by 1
if (str1.charAt i-1) == (str2.charAt j-1)
nextDist[j] = prevDist[j-1]
else
nextDist[j] = 1 + Math.min prevDist[j], nextDist[j-1], prevDist[j-1]
[prevDist,nextDist]=[nextDist, prevDist]
prevDist[l2]
可以使用赫斯伯格(Hirschberg)或瓦格纳菲舍尔(Wagner–Fischer)的算法来计算来文史特(Levenshtein)距离。这个例子用的是瓦格纳菲舍尔算法。
这个版本的文史特算法和内存呈线性关系,和时间呈二次方关系。
在这里我们使用str.charAt i这种表示法而不用str[i]这种方式,是因为后者在某些浏览器(如IE7)中不支持。
起初,"by 1"在两次循环中看起来似乎是没用的。它在这里是用来避免一个coffeescript [i..j]语法的常见错误。如果str1或str2为空字符串,那么[1..l1]或[1..l2]将会返回[1,0]。添加了"by 1"的循环也能编译出更加简洁高效的javascript 。
最后,循环结尾处对回收数组的优化在这里主要是为了演示coffeescript中交换两个变量的语法。