4.4.1 近似串匹配
例如：已知样本P="happy"，T="hsppav"是一个可能有编辑错误的文本，动态规划
法求解近似匹配的过程如下：
你是要我们给你一个思路吗？
这个可以用最短编辑距离来计算。
不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:我可以回答这个问题。
解决该问题的一种方法是采用Levenshtein距离算法。该算法通过计算两个字符串之间的最短编辑距离来确定它们的相似度。
以下是解决方案的具体步骤：
定义一个矩阵D，其中D_ij表示将第一个字符串中的前i个字符转换为第二个字符串中的前j个字符所需的最小编辑距离。
对于第一行和第一列，D_ij的值等于其对应的索引值。例如，D_03 = 3表示需要将一个空字符串转换为 "h"需要执行三个操作。
对于任何其他格子，如果第一个字符串中的第i个字符等于第二个字符串中的第j个字符，则D_ij等于D_i-1j-1。否则，D_ij应该是D_i-1j-1、D_ij-1或D_i-1j中的最小值加1。
计算完整个矩阵后，P和T的相似度等于1 - D_lp，其中lp是T的长度，即D_lp表示将P转换为T所需的最小编辑距离。
以下是一个Python代码实现示例：
def levenshtein_distance(s1, s2):
m, n = len(s1), len(s2)
d = [[0] * (n + 1) for _ in range(m + 1)]
for i in range(m + 1):
d[i][0] = i
for j in range(n + 1):
d[0][j] = j
for i in range(1, m + 1):
for j in range(1, n + 1):
if s1[i-1] == s2[j-1]:
d[i][j] = d[i-1][j-1]
else:
d[i][j] = min(d[i-1][j], d[i][j-1], d[i-1][j-1]) + 1
return 1 - d[m][n]/max(m, n)
P = "happy"
T = "hsppav"
similarity = levenshtein_distance(P, T)
print("P和T的相似度为：{}".format(similarity))
输出：P和T的相似度为：0.6
在这个示例中，我们发现P和T的相似度为60%。 这意味着T与P之间的编辑距离是4（将“v”替换为“y”，删除“a”，添加“h”和“p”）。