उपयोग कैसे करें: Levenshtein आवृत्ति
Levenshtein आवृत्ति एक निःशुल्क ऑनलाइन टेक्स्ट टूल टूल है जो आपके ब्राउज़र में तुरंत edit distance and similarity between two strings, with Damerau and Hamming variants करता है। डेटा पेस्ट करें, विकल्प चुनें और रीयल-टाइम परिणाम पाएँ — कोई इंस्टॉलेशन नहीं, साइन-अप नहीं, सर्वर पर कुछ भी अपलोड नहीं।
Levenshtein आवृत्ति अभी उपयोग करें →
विवरण
Edit distance and similarity between two strings, with Damerau and Hamming variants.
- टेक्स्ट टूल
- सब कुछ क्लाइंट-साइड होने से API कुंजी जैसे संवेदनशील डेटा के लिए भी Levenshtein आवृत्ति सुरक्षित है।
उपयोग कैसे करें
Levenshtein आवृत्ति इस्तेमाल करने के तीन चरण:
- इनपुट बॉक्स में डेटा पेस्ट करें (या उदाहरण लोड करें)।
- लक्ष्य प्रारूप के अनुसार विकल्प सेट करें।
- आउटपुट कॉपी/डाउनलोड करें — टाइप करते ही लाइव अपडेट।
चलाएँ
उदाहरण
Compare against "sitting" — the textbook example, three edits apart.
इनपुट
kitten
आउटपुट
A: "kitten" (6 chars) B: "kitten" (6 chars) Levenshtein distance : 0 Similarity : 100.00% (1 − distance / max length) Normalised dist : 0.0000 Length difference : 0 Meaning: at least 0 single-character edit(s) (insert, delete or substitute) are needed to turn A into B.
此输出由工具真实运行产生，并非人工编写。
उपयोग के मामले
आम स्थितियाँ जहाँ Levenshtein आवृत्ति मदद करता है:
- Edit distance and similarity between two strings, with Damerau and Hamming variants.
पैरामीटर
| key | विकल्प | type | allowed | default | Levenshtein आवृत्ति |
|---|---|---|---|---|---|
b | Second string (B) | text | — | kitten | — |
mode | Algorithm | select | lev (Levenshtein (ins/del/sub)), dl (Damerau-Levenshtein (+ transposition)), ham (Hamming (equal length only)) | — | lev |
इनपुट: text · आउटपुट: text · live: ✓
सामान्य प्रश्न
Levenshtein Distance क्या है?
Levenshtein Distance edit distance and similarity between two strings, with Damerau and Hamming variants के लिए है। यह पूरा आपके ब्राउज़र में चलता है, डेटा निजी रहता है।
क्या Levenshtein Distance निःशुल्क है?
हाँ। असीमित, बिना पंजीकरण या इंस्टॉलेशन के।
क्या मेरा डेटा अपलोड होता है?
नहीं। सारी प्रक्राियाँ आपके ब्राउज़र में होती हैं।
ध्यान देने योग्य
- 全部计算在浏览器端完成，因此超大输入受限于标签页内存，而非服务器上传限制。