Levenshtein distance相似度算法
这篇讲的是 Levenshtein 距离——一个在文本处理、搜索纠错等领域非常有用的相似度算法。它由俄罗斯科学家 Vladimir Levenshtein 在 1965 年提出，通过计算将一个字符串转换成另一个所需的最少编辑操作次数（插入、删除、替换）来衡量差异。 与简单的精确匹配或汉明距离相比，它能更好地处理现实中的拼写错误或格式变体，比如在拼写检查、DNA 序列比对、甚至推荐系统的模糊匹配中都扮演着关键角色。文章从算法背景切入，清晰地阐释了其核心思想与应用价值，让读者快速理解这一基础工具的工作原理和适用场景。