博客
关于我
js实现模糊查询
阅读量:80 次
发布时间:2019-02-26

本文共 892 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

模糊查询是基于输入关键字对字符进行匹配的过程。首先,系统会将输入关键字转换为统一的字符格式(如小写),以便不区分大小写地进行匹配。接着,根据选择的匹配方法,对数据集中各项进行逐一比较,找出与输入关键字相符的项。

常见的匹配方法包括:

  • indexOf() 方法

    这种方法直接检查字符串是否包含关键字。如果找到匹配项,就将该项加入结果列表。

  • 正则表达式匹配

    使用正则表达式可以更灵活地匹配字符,例如匹配关键字的位置或特定字符组合。

  • 以下是实现模糊查询的具体步骤:

    function searchData(keyWord, list) {    if (!Array.isArray(list) || keyWord === '') {        return [];    }    const arr = [];    const keyword = keyWord.toLowerCase();    for (let i = 0; i < list.length; i++) {        if (list[i].indexOf(keyword) !== -1) {            arr.push(list[i]);        }    }    return arr;}
    function searchData(keyWord, list) {    if (!Array.isArray(list) || keyWord === '') {        return [];    }    const arr = [];    const reg = new RegExp(keyWord, 'i');    for (let i = 0; i < list.length; i++) {        if (list[i].match(reg)) {            arr.push(list[i]);        }    }    return arr;}

    通过以上方法,系统能够根据输入关键字高效地筛选出匹配项,满足模糊查询的需求。

    转载地址:http://isg.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    OpenCV与AI深度学习 | 使用 MoveNet Lightning 和 OpenCV 实现实时姿势检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用 OpenCV 创建自定义图像滤镜
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用 SAM 和 Grounding DINO 分割卫星图像
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV图像修复技术去除眩光
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV检测并计算直线角度
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV轮廓检测提取图像前景
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用Python和OpenCV实现火焰检测(附源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用PyTorch进行小样本学习的图像分类
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLO11实现区域内目标跟踪
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLOv8做目标检测、实例分割和图像分类(包含实例操作代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用单相机对已知物体进行3D位置估计
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 初学者指南 -- 什么是迁移学习?
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 十分钟掌握Pytorch搭建神经网络的流程
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于GAN的零缺陷样本产品表面缺陷检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV和深度学习预测年龄和性别
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV实现模糊检测 / 自动对焦
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于Python和OpenCV将图像转为ASCII艺术效果
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch实现Faster RCNN目标检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch语义分割实现洪水识别(数据集 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO11的车体部件检测与分割
    查看>>