Algoritmo de Levenshtein en TypeScript: Búsqueda Inteligente con Tolerancia a Errores

Cómo implementar fuzzy matching para que tus usuarios encuentren lo que buscan, aunque lo escriban mal

El problema: búsquedas que no encuentran nada

¿Alguna vez te has encontrado con esto?

const userSearch = "Oppenhaimer";  // Usuario se equivocó en una letra
const movieTitle = "Oppenheimer";

if (userSearch === movieTitle) {
  console.log("¡Encontrado!");
} else {
  console.log("No se encontró nada"); // 😭
}

Resultado: No se encuentra nada. Tu usuario se va frustrado a la competencia.

Hoy vamos a solucionar esto con el algoritmo de distancia de Levenshtein. Implementación completa en TypeScript, casos de uso reales y optimizaciones incluidas.

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¿Qué es la distancia de Levenshtein?

La distancia de Levenshtein es, básicamente, cuántas operaciones necesitas para transformar una palabra en otra. Las operaciones permitidas son:

1. Insertar una letra
2. Eliminar una letra
3. Sustituir una letra

Ejemplo visual:

"kitten" → "sitting"

k → s  (sustituir)    = "sitten"
e → i  (sustituir)    = "sittin"
+ g    (insertar)     = "sitting"

Distancia: 3 operaciones

Esto nos da un número mágico que podemos convertir en un porcentaje de similitud. Y con ese porcentaje, podemos hacer cosas muy interesantes.

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Caso de uso real: Buscador tolerante a errores

Tienes una web donde los usuarios buscan películas, pero escriben:

• "Interestelar" en lugar de "Interstellar"
• "El señor de los anillos" sin acentos ni mayúsculas
• "Oppenhaimer" con un error de tipeo

Necesitas un sistema que encuentre resultados aunque no sean exactos.

Búsqueda tradicional (❌ La que NO queremos)

const movies = [
  "The Dark Knight",
  "Inception",
  "Interstellar",
  "The Prestige"
];

const search = "Interestelar"; // Usuario se equivocó

// Búsqueda exacta
const result = movies.find(m => m.toLowerCase() === search.toLowerCase());
console.log(result); // undefined 😢

Búsqueda con Levenshtein (✅ La que SÍ queremos)

const search = "Interestelar";

const results = movies
  .map(movie => ({
    title: movie,
    similarity: calculateSimilarity(search, movie)
  }))
  .sort((a, b) => b.similarity - a.similarity);

console.log(results[0]);
// { title: "Interstellar", similarity: 91 } ✨

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Implementación paso a paso

Paso 1: Normalización de texto

Primero normalizamos (quitar acentos, minúsculas, etc.):

function normalizeText(text: string): string {
  return text
    .toLowerCase()
    .normalize("NFD")                    // Descompone acentos
    .replace(/[\u0300-\u036f]/g, "")    // Elimina diacríticos
    .replace(/[^a-z0-9\s]/g, "")        // Quita caracteres especiales
    .replace(/\s+/g, " ")
    .trim();
}

Paso 2: Algoritmo de Levenshtein

Usamos programación dinámica con una matriz:

function levenshteinDistance(str1: string, str2: string): number {
  const s1 = normalizeText(str1);
  const s2 = normalizeText(str2);

  if (s1 === s2) return 0;

  const matrix: number[][] = [];

  // Inicializar matriz
  for (let i = 0; i <= s2.length; i++) matrix[i] = [i];
  for (let j = 0; j <= s1.length; j++) matrix[0][j] = j;

  // Llenar matriz calculando mínimo costo
  for (let i = 1; i <= s2.length; i++) {
    for (let j = 1; j <= s1.length; j++) {
      if (s2[i - 1] === s1[j - 1]) {
        matrix[i][j] = matrix[i - 1][j - 1]; // Sin costo
      } else {
        matrix[i][j] = Math.min(
          matrix[i - 1][j - 1] + 1,  // Sustitución
          matrix[i][j - 1] + 1,      // Inserción
          matrix[i - 1][j] + 1       // Eliminación
        );
      }
    }
  }

  return matrix[s2.length][s1.length];
}

Paso 3: Convertir a porcentaje

function calculateSimilarity(str1: string, str2: string): number {
  const s1 = normalizeText(str1);
  const s2 = normalizeText(str2);

  if (s1 === s2) return 100;

  const distance = levenshteinDistance(str1, str2);
  const maxLength = Math.max(s1.length, s2.length);
  const similarity = ((maxLength - distance) / maxLength) * 100;

  return Math.round(similarity);
}

// Ejemplos
calculateSimilarity("Oppenheimer", "Oppenhaimer");   // 91%
calculateSimilarity("Interstellar", "Interestelar"); // 91%
calculateSimilarity("Batman", "Superman");           // 29%

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Buscador inteligente completo

interface Movie {
  id: string;
  title: string;
  originalTitle: string;
}

function findBestMatch(query: string, movies: Movie[]) {
  const matches = movies.map(movie => {
    const titleScore = calculateSimilarity(query, movie.title);
    const originalScore = movie.originalTitle
      ? calculateSimilarity(query, movie.originalTitle)
      : 0;

    return {
      movie,
      score: Math.max(titleScore, originalScore)
    };
  });

  matches.sort((a, b) => b.score - a.score);
  const best = matches[0];

  return best.score >= 60 ? best : null;
}

const movies = [
  { id: "1", title: "El Caballero Oscuro", originalTitle: "The Dark Knight" },
  { id: "2", title: "Origen", originalTitle: "Inception" },
  { id: "3", title: "Interestelar", originalTitle: "Interstellar" }
];

findBestMatch("Interstellar", movies);
// { movie: {...}, score: 100 }

findBestMatch("Interestelar", movies);
// { movie: {...}, score: 91 }

findBestMatch("Dark Knight", movies);
// { movie: {...}, score: 75 }

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Optimizaciones clave

Threshold inteligente

function getSmartThreshold(queryLength: number): number {
  if (queryLength <= 3) return 90;  // Palabras cortas: estricto
  if (queryLength <= 10) return 70;
  return 60;  // Palabras largas: tolerante
}

Cache de resultados

const cache = new Map<string, number>();

function getCachedSimilarity(str1: string, str2: string): number {
  const key = `${str1}:${str2}`;
  if (cache.has(key)) return cache.get(key)!;

  const result = calculateSimilarity(str1, str2);
  cache.set(key, result);
  return result;
}

Pre-filtrado para datasets grandes

function smartSearch(query: string, movies: Movie[]) {
  // Pre-filtro por primera letra
  const firstLetter = normalizeText(query)[0];
  const filtered = movies.filter(m => 
    normalizeText(m.title)[0] === firstLetter
  );

  return findBestMatch(query, filtered);
}

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Otros casos de uso

Autocompletado inteligente

function getSuggestions(input: string, items: string[]) {
  return items
    .map(item => ({ item, score: calculateSimilarity(input, item) }))
    .filter(({ score }) => score > 70)
    .sort((a, b) => b.score - a.score)
    .slice(0, 5)
    .map(({ item }) => item);
}

getSuggestions("gith", ["github", "gitlab", "bitbucket"]);
// ["github", "gitlab"]

Corrección de comandos CLI

// Usuario escribe: git comit
// Output: ❌ Comando 'comit' no encontrado
//         💡 ¿Quisiste decir 'commit'?

function suggestCommand(typo: string, validCommands: string[]) {
  const best = findBestMatch(typo, validCommands.map(c => ({ 
    id: c, 
    title: c, 
    originalTitle: c 
  })));

  if (best && best.score > 70) {
    console.log(`💡 ¿Quisiste decir '${best.movie.title}'?`);
  }
}

Deduplicación de usuarios

function findDuplicates(users: User[]) {
  const duplicates = [];

  for (let i = 0; i < users.length; i++) {
    for (let j = i + 1; j < users.length; j++) {
      const emailScore = calculateSimilarity(users[i].email, users[j].email);
      const nameScore = calculateSimilarity(users[i].name, users[j].name);

      if (emailScore > 90 || nameScore > 95) {
        duplicates.push([users[i], users[j]]);
      }
    }
  }

  return duplicates;
}

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Performance

Complejidad: O(n × m) - donde n y m son longitudes de strings

Benchmarks:

• 2 palabras (10 chars): ~0.01ms ✅
• 2 títulos (30 chars): ~0.05ms ✅
• 100 películas vs 1 búsqueda: ~5ms ✅
• 10,000 películas: ~500ms ⚠️

Para datasets grandes:

1. Pre-filtrado por primera letra
2. Indexación (Elasticsearch)
3. Worker threads en paralelo

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Código completo listo para usar

// utils/similarity.ts

export function normalizeText(text: string): string {
  return text
    .toLowerCase()
    .normalize("NFD")
    .replace(/[\u0300-\u036f]/g, "")
    .replace(/[^a-z0-9\s]/g, "")
    .replace(/\s+/g, " ")
    .trim();
}

export function calculateSimilarity(str1: string, str2: string): number {
  const s1 = normalizeText(str1);
  const s2 = normalizeText(str2);

  if (s1 === s2) return 100;

  const matrix: number[][] = [];

  for (let i = 0; i <= s2.length; i++) matrix[i] = [i];
  for (let j = 0; j <= s1.length; j++) matrix[0][j] = j;

  for (let i = 1; i <= s2.length; i++) {
    for (let j = 1; j <= s1.length; j++) {
      if (s2[i - 1] === s1[j - 1]) {
        matrix[i][j] = matrix[i - 1][j - 1];
      } else {
        matrix[i][j] = Math.min(
          matrix[i - 1][j - 1] + 1,
          matrix[i][j - 1] + 1,
          matrix[i - 1][j] + 1
        );
      }
    }
  }

  const distance = matrix[s2.length][s1.length];
  const maxLength = Math.max(s1.length, s2.length);

  return Math.round(((maxLength - distance) / maxLength) * 100);
}

export function findClosest<T>(
  query: string,
  items: T[],
  getKey: (item: T) => string
) {
  const matches = items.map(item => ({
    item,
    score: calculateSimilarity(query, getKey(item))
  }));

  matches.sort((a, b) => b.score - a.score);
  return matches[0].score > 60 ? matches[0] : null;
}

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Conclusión

El algoritmo de Levenshtein mejora drásticamente la UX de cualquier sistema de búsqueda.

Resumen:

• ✅ Algoritmo simple pero poderoso
• ✅ Fácil de implementar en TypeScript
• ✅ Múltiples casos de uso (búsquedas, CLI, deduplicación)
• ✅ Performance aceptable con optimizaciones

Próximos pasos:

1. Implementa en tu proyecto
2. Ajusta thresholds según tu caso de uso
3. Combina con Elasticsearch para datasets grandes
4. Mide el impacto en conversión/satisfacción

Recursos:

• Paper original (1966)
• Visualizador interactivo

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