class_docstr: Класс для поиска близких слов
  в соответствии с расстоянием Левенштейна
class_docstr_tok: ["\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441","\u0434\u043b\u044f","\u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430","\u0431\u043b\u0438\u0437\u043a\u0438\u0445","\u0441\u043b\u043e\u0432","\u0432","\u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0438","\u0441","\u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435\u043c","\u041b\u0435\u0432\u0435\u043d\u0448\u0442\u0435\u0439\u043d\u0430"]
docstr: Вычисление h-эвристики из работы Hulden,2009 для текущей вершины словаря
  
  Аргументы:
  ----------
  suffix : string
      непрочитанный суффикс входного слова
  index : int
      индекс текущего узла в словаре
  
  Возвращает:
  -----------
  cost : float
      оценка снизу для стоимости замены,
      приводящей к входному слову с суффиксом suffix,
      если прочитанный префикс слова без опечатки
      привёл в вершину с номером index
docstr_tok: ["\u0412\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435","h-\u044d\u0432\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438","\u0438\u0437","\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b","Hulden,2009","\u0434\u043b\u044f","\u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0435\u0439","\u0432\u0435\u0440\u0448\u0438\u043d\u044b","\u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044f","\u0410\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b",":","--","--","--","--","--","suffix",":","string","\u043d\u0435\u043f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439","\u0441\u0443\u0444\u0444\u0438\u043a\u0441","\u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e","\u0441\u043b\u043e\u0432\u0430","index",":","int","\u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441","\u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0435\u0433\u043e","\u0443\u0437\u043b\u0430","\u0432","\u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u0435","\u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442",":","--","--","--","--","--","-","cost",":","float","\u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430","\u0441\u043d\u0438\u0437\u0443","\u0434\u043b\u044f","\u0441\u0442\u043e\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438","\u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u044b",",","\u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u044f\u0449\u0435\u0439","\u043a","\u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0443","\u0441\u043b\u043e\u0432\u0443","\u0441","\u0441\u0443\u0444\u0444\u0438\u043a\u0441\u043e\u043c","suffix",",","\u0435\u0441\u043b\u0438","\u043f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439","\u043f\u0440\u0435\u0444\u0438\u043a\u0441","\u0441\u043b\u043e\u0432\u0430","\u0431\u0435\u0437","\u043e\u043f\u0435\u0447\u0430\u0442\u043a\u0438","\u043f\u0440\u0438\u0432\u0451\u043b","\u0432","\u0432\u0435\u0440\u0448\u0438\u043d\u0443","\u0441","\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043e\u043c","index"]
code: def _euristic_h_function(self, suffix, index):
      """
      Вычисление h-эвристики из работы Hulden,2009 для текущей вершины словаря
  
      Аргументы:
      ----------
      suffix : string
          непрочитанный суффикс входного слова
      index : int
          индекс текущего узла в словаре
  
      Возвращает:
      -----------
      cost : float
          оценка снизу для стоимости замены,
          приводящей к входному слову с суффиксом suffix,
          если прочитанный префикс слова без опечатки
          привёл в вершину с номером index
      """
      if self.euristics > 0:
          suffix = suffix[: self.euristics]
      # кэширование результатов
      index_temporary_euristics = self._temporary_euristics[index]
      cost = index_temporary_euristics.get(suffix, None)
      if cost is not None:
          return cost
      # извлечение нужных данных из массивов
      absense_costs = self._absense_costs_by_node[index]
      data = self.dictionary.data[index]
      costs = np.zeros(dtype=np.float64, shape=(self.euristics,))
      # costs[j] --- оценка штрафа при предпросмотре вперёд на j символов
      for i, a in enumerate(suffix):
          costs[i:] += absense_costs[a][i:]
      cost = max(costs)
      index_temporary_euristics[suffix] = cost
      return cost
  
imports: import copy
  import itertools
  import numpy
  from sortedcontainers import SortedListWithKey
  from .tabled_trie import Trie, make_trie
label_desc: Use image node_id 7 for calling the LevenshteinSearcher obj's underlying member method code with example usage: obj._euristic_h_function(suffix, index) and returns: cost, cost