字符串的相似性比较应用场合很多，像拼写纠错、文本去重、上下文相似性等。

评价字符串相似度最常见的办法就是：

把一个字符串通过插入、删除或替换这样的编辑操作，变成另外一个字符串，所需要的最少编辑次数，这种就是编辑距离（edit distance）度量方法，也称为Levenshtein距离。

海明距离是编辑距离的一种特殊情况，只计算等长情况下替换操作的编辑次数，只能应用于两个等长字符串间的距离度量。

其他常用的度量方法还有 Jaccard distance、J-W距离（Jaro–Winkler distance）、余弦相似性（cosine similarity）、欧氏距离（Euclidean distance）等。

https://github.com/luchaoshuai/fuzzystring-standard

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