中文(繁體)
中文(繁體)
在進行文本匹配、搜索時，很多時候我們不僅需要精確匹配，還需要一種方法來識別那些與目標文本“相近”的字符串。 PHP 提供了一個非常方便的函數levenshtein ，可以幫助我們實現這一目標，進行模糊搜索。今天，我們將詳細介紹如何用levenshtein函數進行模糊搜索，並通過PHP 實現近似匹配。
Levenshtein 距離（也叫編輯距離）是衡量兩個字符串之間的差異的指標。它表示通過最少的編輯操作（插入、刪除、替換）將一個字符串轉換為另一個字符串所需的步驟數。 Levenshtein 距離越小，表示兩個字符串越相似。
在PHP 中，我們可以使用levenshtein函數來計算兩個字符串之間的Levenshtein 距離。它的基本語法如下：
levenshtein(string $str1, string $str2, int $cost_ins = 1, int $cost_rep = 1, int $cost_del = 1): int
$str1和$str2是要比較的兩個字符串。
$cost_ins是插入字符的代價，默認為1。
$cost_rep是替換字符的代價，默認為1。
$cost_del是刪除字符的代價，默認為1。
返回值是兩個字符串之間的Levenshtein 距離。
通過計算Levenshtein 距離，我們就可以判斷兩個字符串的相似度。距離越小，表示越相似。
在實際應用中，我們通常會在搜索某個關鍵詞時，提供一個“模糊搜索”的功能。也就是說，我們希望能夠找到那些與用戶輸入的搜索詞相似的內容，而不僅僅是完全匹配的結果。
假設我們有一個包含多個字符串的數組，現在需要根據用戶輸入的關鍵詞來找到那些與之相似的字符串。我們可以通過遍歷數組，對每個字符串與搜索詞計算Levenshtein 距離，選擇那些距離較小的結果。
<?php
$searchTerm = 'apple'; // 用戶輸入的搜索詞
$items = ['apple pie', 'apple', 'banana', 'grape', 'apricot'];
$threshold = 3; // 設置一個最大距離閾值，越小越嚴格
$results = [];
foreach ($items as $item) {
$distance = levenshtein($searchTerm, $item);
if ($distance <= $threshold) {
$results[] = $item; // 如果距離小於閾值，則認為是模糊匹配
}
}
print_r($results);
?>
在這個例子中，我們計算了搜索詞apple和數組中每個元素之間的Levenshtein 距離。如果距離小於或等於設定的閾值（如3 ），就認為該項與搜索詞相似，加入到結果數組中。
輸出的結果可能是：
Array
(
[0] => apple pie
[1] => apple
)
有時候，我們可能不僅僅需要找到所有的相似項，還希望根據相似度來排序，優先展示那些最為相似的結果。我們可以通過對計算得到的Levenshtein 距離進行排序來實現這一點。
<?php
$searchTerm = 'apple'; // 用戶輸入的搜索詞
$items = ['apple pie', 'apple', 'banana', 'grape', 'apricot'];
$results = [];
foreach ($items as $item) {
$distance = levenshtein($searchTerm, $item);
$results[] = ['item' => $item, 'distance' => $distance];
}
// 按照距離進行升序排序
usort($results, function ($a, $b) {
return $a['distance'] - $b['distance'];
});
print_r($results);
?>
在這個例子中，我們首先計算每個字符串與搜索詞的Levenshtein 距離，然後將它們放入一個關聯數組中。使用usort函數對結果按照距離進行排序，最小距離的項會排在前面。
輸出結果：
Array
(
[0] => Array
(
[item] => apple
[distance] => 0
)
[1] => Array
(
[item] => apple pie
[distance] => 4
)
[2] => Array
(
[item] => apricot
[distance] => 5
)
[3] => Array
(
[item] => banana
[distance] => 6
)
[4] => Array
(
[item] => grape
[distance] => 6
)
)
可以看到，距離為0 的apple被排在最前面，接下來是與搜索詞最相似的項。
假設我們需要將搜索結果中的某些內容與URL 相關聯，我們可以直接在字符串中嵌入相關的URL。下面是一個示例：
<?php
$searchTerm = 'apple'; // 用戶輸入的搜索詞
$items = ['apple pie', 'apple', 'banana', 'grape', 'apricot'];
$baseUrl = 'http://gitbox.net/search?query=';
$results = [];
foreach ($items as $item) {
$distance = levenshtein($searchTerm, $item);
if ($distance <= 3) {
$results[] = [
'item' => $item,
'url' => $baseUrl . urlencode($item) // 將匹配的項與 URL 進行拼接
];
}
}
print_r($results);
?>
在此例中，搜索結果不僅包含匹配項本身，還為每個匹配項生成了一個URL，指向一個可能的搜索頁面。
輸出示例：
Array
(
[0] => Array
(
[item] => apple pie
[url] => http://gitbox.net/search?query=apple+pie
)
[1] => Array
(
[item] => apple
[url] => http://gitbox.net/search?query=apple
)
)
通過levenshtein函數，我們可以非常容易地實現模糊搜索功能。無論是簡單的匹配，還是排序後的匹配，Levenshtein 距離都能幫助我們判斷字符串之間的相似度。結合實際需求，我們還可以將模糊匹配與URL 相關聯，進一步優化搜索體驗。希望這篇文章能幫助你更好地理解和使用PHP 的levenshtein函數，提升你的搜索功能的靈活性和準確性。
