strsim-rs

Rust实现的 字符串相似度度量

• Hamming
• Levenshtein - 距离 & 标准化
• 最优字符串对齐
• Damerau-Levenshtein - 距离 & 标准化
• Jaro和Jaro-Winkler
• Sørensen-Dice

标准化版本返回值介于 0.0 和 1.0 之间，其中 1.0 表示完全匹配。

还有适用于非字符串输入的函数的泛型版本。

安装

strsim 在 crates.io 上可用。将其添加到项目中

cargo add strsim

使用

访问 Docs.rs 获取完整文档。您也可以克隆仓库，并运行 $ cargo doc --open。

示例

extern crate strsim;

use strsim::{hamming, levenshtein, normalized_levenshtein, osa_distance,
             damerau_levenshtein, normalized_damerau_levenshtein, jaro,
             jaro_winkler, sorensen_dice};

fn main() {
    match hamming("hamming", "hammers") {
        Ok(distance) => assert_eq!(3, distance),
        Err(why) => panic!("{:?}", why)
    }

    assert_eq!(levenshtein("kitten", "sitting"), 3);

    assert!((normalized_levenshtein("kitten", "sitting") - 0.571).abs() < 0.001);

    assert_eq!(osa_distance("ac", "cba"), 3);

    assert_eq!(damerau_levenshtein("ac", "cba"), 2);

    assert!((normalized_damerau_levenshtein("levenshtein", "löwenbräu") - 0.272).abs() <
            0.001);

    assert!((jaro("Friedrich Nietzsche", "Jean-Paul Sartre") - 0.392).abs() <
            0.001);

    assert!((jaro_winkler("cheeseburger", "cheese fries") - 0.911).abs() <
            0.001);

    assert_eq!(sorensen_dice("web applications", "applications of the web"),
        0.7878787878787878);
}

使用函数的泛型版本

extern crate strsim;

use strsim::generic_levenshtein;

fn main() {
    assert_eq!(2, generic_levenshtein(&[1, 2, 3], &[0, 2, 5]));
}

贡献

如果您不想安装Rust本身，如果您已安装 Docker，可以运行 $ ./dev 以运行开发CLI。

基准测试需要Nightly工具链。运行 $ cargo +nightly bench。

许可证

MIT