string_similarity

Visão geral do pacote

Orientação gerada a partir de informações públicas. Apenas para referência.

O pacote string_similarity calcula o grau de similaridade entre duas strings usando o Coeficiente de Dice, um método geralmente mais preciso e rápido que a distância de Levenshtein. É ideal para tarefas como correspondência aproximada, correção de digitação e detecção de duplicatas em dados textuais. O algoritmo avalia os bigramas compartilhados entre as strings para produzir uma pontuação de similaridade de 0 (nenhum match) a 1 (match exato). Esta utilidade leve suporta todas as principais plataformas, incluindo Android, iOS, Web, macOS, Windows e Linux, tornando-a versátil para aplicações multiplataforma que exigem comparação eficiente de strings.

Casos de uso

Pesquisa difusa na entrada do usuário
Detectando entradas de texto quase duplicadas
Sugestões de correção automática
Deduplicação de dados
Correspondência de nomes de produtos entre fontes
Correção ortográfica

Principais recursos

Utiliza o Coeficiente de Dice para precisão
Desempenho rápido em comparação com Levenshtein
Compatibilidade multiplataforma
API simples com pontuações claras de similaridade
Gerencia comparações sem diferenciação de maiúsculas e minúsculas
Suporta caracteres não-ingleses

Indicado para

aplicativos de processamento de texto
Funcionalidades de busca e autocomplete
fluxos de trabalho de limpeza de dados
Validação de entrada para o usuário
Aplicações que precisam de correspondência rápida de strings

Considerações

Melhor para strings de curta a média duração
Não otimizado para textos muito longos
Não suporta correspondência parcial de palavras
Limitado à comparação de string para string
Nenhuma manipulação interna de palavras-chave ou stemming

README original

Snapshot do README original do repositório-fonte vinculado. Consulte o repositório para o conteúdo mais recente.

A fast, dependency-free Dart package for measuring the similarity between two strings with the Sørensen–Dice coefficient.

Use it for fuzzy search, spelling suggestions, duplicate detection, and ranking the closest match from a list.

✨ Why string_similarity?

Simple extension methods and static methods
Scores from 0.0 (completely different) to 1.0 (identical)
Best-match search with individual ratings and the winning index
No runtime dependencies
Works on every platform supported by Dart and Flutter

📦 Installation

dart pub add string_similarity

Then import the package:

import 'package:string_similarity/string_similarity.dart';

🚀 Compare two strings

final score = 'healed'.similarityTo('sealed');

print(score); // 0.8

The equivalent static method is:

final score = StringSimilarity.compareTwoStrings('healed', 'sealed');

🏆 Find the best match

final result = 'healed'.bestMatch([
  'edward',
  'sealed',
  'theatre',
]);

print(result.bestMatch.target); // sealed
print(result.bestMatch.rating); // 0.8
print(result.bestMatchIndex); // 1

Every candidate and its score remain available in result.ratings.

The equivalent static method is:

final result = StringSimilarity.findBestMatch(
  'healed',
  ['edward', 'sealed', 'theatre'],
);

🧠 How it works

The package compares adjacent character pairs (bigrams) using the Sørensen–Dice coefficient. Whitespace is removed before comparison. Letter case and diacritics are kept, so Cote, cote, and côte are different values.

🔡 Case-insensitive comparison

Normalize both strings before comparing them:

final score = 'DART'.toLowerCase().similarityTo('dart'.toLowerCase());

print(score); // 1.0

🧩 Available methods

API	Returns	Description
`value.similarityTo(other)`	`double`	Compares two nullable strings.
`value.bestMatch(targets)`	`BestMatch`	Rates every nullable target and selects the best one.
`StringSimilarity.compareTwoStrings(first, second)`	`double`	Static alternative to `similarityTo`.
`StringSimilarity.findBestMatch(value, targets)`	`BestMatch`	Static alternative to `bestMatch`.

BestMatch provides:

ratings: every target and its score
bestMatch: the highest-rated target
bestMatchIndex: the winning target's original index

⚙️ Behavior and edge cases

Input	Result
Two identical values, including `null` or `''`	`1.0`
Only one value is `null` or empty	`0.0`
Different values where either has fewer than two characters	`0.0`
Several targets share the highest score	The first one wins
The target list is empty	Throws `ArgumentError`

🔎 Comparison details

Whitespace is ignored, but punctuation is not.
Comparison is case-sensitive and diacritic-sensitive.
The algorithm works on UTF-16 code units rather than grapheme clusters, so some emoji and combined Unicode characters may not behave like visible characters.
Sørensen–Dice measures shared bigrams. It is not a drop-in replacement for edit-distance algorithms such as Levenshtein distance.

📄 License

Licensed under the permissive MIT License.

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