算法尋找模糊@username

用戶匹配我敢肯定，我看到了一元后或SO傑夫發佈升級後的算法一致意見更好，例如當某人類型評論：算法尋找模糊@username

@Tom did you see

它將匹配用戶名'Tom'。如果有特殊字符，比如我的用戶名是'T0m'，並且有人輸入@Tom，那麼它仍然匹配。

有沒有人有鏈接到這個職位，如果它確實存在？如果我沒有記錯，那是他分享的代碼，並且對我有用！

否則，給誰參與討論的用戶名列表：

users[0] = "Tom" 
users[1] = "Peanut" 
users[2] = "Ashley" 
users[3] = "Jon" 
users[4] = "AARÓN"

而且您將得到@Aaron或@Aron作爲輸入，什麼是選擇正確的用戶的最佳方式，在被稱爲清單？

一個通用的算法會很好，但我正在做的網站是ASP.net c＃所以如果有一個在該語言的例子，它將是輝煌的。這是我到目前爲止，它的偉大工程的完全匹配（全部小寫）：

// Find comment references 
if (Search.Type != Alerts.SectionType.error) 
{ 
    // A list of all lower case usernames refered to in this thread 
    string[] References = Alerts.CommonFunctions.extractReferences(Comment); 

    // Only proceed if any references are found 
    if (References.Count() > 0) 
    { 
     // Extract all usernames involved in this comment discussion 
     UserBasic[] UsernamesInThread = getAllUsernamesInThread(Anchor); 

     // Loop each reference 
     foreach (string r in References) 
     { 
      // Try to find a match 
      foreach (UserBasic u in UsernamesInThread) 
      { 
       // Exact match found 
       if (r == u.Username) 
       { 
        // Check it's not original author (we can then ignore as alert already issued) 
        if (u.UserID != Search.OriginalAuthorID) 
        { 
         Alerts.CommonFunctions.createAlert(u.UserID, Settings.CommentReplyAlertID, Search.URL, Search.Title); 
        } 
        break; 
       } 
      } 
     } 
    } 
}

來源

2011-09-18 Tom Gullen

也許這？ http://en.wikipedia.org/wiki/Levenshtein_distance –

不要忘記字母間距 - e應該比r大l。 – apscience

彼得·諾維格寫了very small spelling corrector這裏的美麗的例子：

它有兩個C＃實現上市。

對於您的特定問題（候選人集合非常小），您可能希望在目標單詞和所有候選人之間找到最小的edit distance。

來源

2011-09-18 22:02:57

算法尋找模糊@username

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