本文主要是介绍算法：动态规划实现搜索引擎中的拼写纠错功能，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

如何量化两个字符串的相似度

量化两个字符串的相似度有一个非常著名的量化方法，那就是编辑距离。

所谓编辑距离就是指，将一个字符串转换成另一个字符串，需要的最少编辑操作次数(比如增加一个字符、删除一个字符、替换一个字符)。编辑距离越大，说明两个字符串的相似程度越小；编辑距离越小，说明两个字符串的相似程度越大。对于两个完全相同的字符串来说，编辑距离就是0.

根据所包含的编辑，编辑距离有多种不同的计算方式，比较著名的有莱文斯坦距离和最长公共子串长度。其中，莱温斯坦距离允许增加、删除、替换字符这三个编辑操作，最长公共子串长度只允许增加、删除字符这两个编辑操作。

而且，莱温斯坦距离和最长公共子串长度，从两个截然相反的角度，分析字符串的相似程度。莱温斯坦距离的大小，表示两个字符串差异的大小；最长公共子串的大小，表示两个字符串相似程度的大小。

比如，两个字符串 mitcmu 和mtacnu 的莱文斯坦距离是 3，最长公共子串长度是 4。

如何编程计算莱文斯坦距离？

这个问题是求一个字符串变成另一个字符串，需要的是最少编辑次数。整个求解过程，涉及多个决策阶段，我们需要依次考察一个字符串中的每个字符，跟另一个字符串中的字符是否匹配，匹配的话如何处理，不匹配的话又如何处理。所以，这个问题符合多阶段决策最优解模型。

要解决这个问题，我们先来用最简单的回溯算法来解决。

回溯是一个递归处理的过程，如果 a [ i ] a[i] a[i]和 a [ j ] a[j] a[j]匹配，我们递归考察 a [ i + 1 ] a[i+1] a[i+1]和 b [ j + 1 ] b[j+1] b[j+1]。如果 a [ i ] a[i] a[i]和 b [ j ] b[j] b[j]不匹配，那我们有多种处理方式可选：

• 可以删除 a [ i ] a[i] a[i]，然后递归考察 a [ i + 1 ] a[i+1] a[i+1]和 b [ j ] b[j] b[j]
• 可以删除 b [ i ] b[i] b[i]，然后递归考察 a [ i ] a[i] a[i]和 b [ j + 1 ] b[j+1] b[j+1]
• 可以在 a [ i ] a[i] a[i]前面添加一个跟 b [ j ] b[j] b[j]相同的字符，然后递归考察 a [ i ] a[i] a[i]和 b [ j + 1 ] b[j+1] b[j+1]
• 可以在 b [ j ] b[j] b[j]前面添加一个跟 a [ i ] a[i] a[i]相同的字符，然后递归考察 a [ i + 1 ] a[i+1] a[i+1] 和 b [ j ] b[j] b[j]
• 可以将 a [ i ] a[i] a[i] 替换成 b [ j ] b[j] b[j]，或者将 b [ j ] b[j] b[j]替换成 a[i]，然后递归考察 a [ i + 1 ] a[i+1] a[i+1] 和 b [ j + 1 ] b[j+1] b[j+1]

上面过程代码实现如下：

	private char[] a = "mitcmu".toCharArray();
    private char[] b = "mtacnu".toCharArray();
    private int n = 6;
    private int m = 6;
    private int minDist = Integer.MAX_VALUE; //存储结果
    // 调用 lwstDT(0, 0, 0);
    public void lwstBT(int i, int j, int edist){
        if(i == n || j == m){
            if(i < n){
                edist += (n - i);
            }
            if(j < m){
                edist += (m - j);
            }
            if(edist < minDist){
                minDist = edist;
            }
            return;
        }

        // 两个字符匹配
        if(a[i] == b[j]){
            lwstBT(i +1, j + 1, edist);
        }else{ //两个字符不匹配
            lwstBT(i + 1, j, edist + 1); // 删除 a[i] 或者 b[j] 前添加一个字符
            lwstBT(i, j + 1, edist + 1); // 删除 b[j] 或者 a[i] 前添加一个字符
            lwstBT(i + 1, j + 1, edist + 1); // 将 a[i] 和 b[j] 替换为相同字符
        }
    }

根据回溯算法的代码实现，我们可以画出递归树，看是否存在重复子问题。如果存在重复子问题，那我们就可以考虑是否能用动态规划来解决；如果不存在重复子问题，那回溯就是最好的解决方法。

在递归树中，每个节点代表一个状态，状态包含三个变量 ( i ， j ， e d i s t ) (i，j，edist) (i，j，edist)，其中，edist表示处理到 a [ i ] a[i] a[i]和 b [ j ] b[j] b[j]时，已经执行的编辑操作的次数。

在递归树中， ( i ， j ) (i，j) (i，j)两个变量重复的节点很多，比如 ( 3 ， 2 ) (3，2) (3，2)和 ( 2 ， 3 ) (2，3) (2，3)。对于 ( i ， j ) (i，j) (i，j)相同的节点，我们只需要考虑保留edist最小的，继续递归处理就可以了，剩下的节点都可以舍弃。所以，状态就从 ( i ， j ， e d i s t ) (i，j，edist) (i，j，edist)变成了 ( i ， j ， m i n d i s t ) (i，j，mindist) (i，j，mindist)，其中mindist表示处理到 a [ i ] a[i] a[i]和 b [ j ] b[j] b[j]，已经执行的最少编辑次数。

这里的动态递归跟矩阵最短路径很相似，在矩阵最短路径中，到达状态(i，j)只能通过(i-1，j)或者(i，j-1)两个状态转移过来，而字符编辑距离状态(i，j)可能从(i-1，j)，(i，j-1)，(i-1，j-1)三个状态中的任意一个转移过来。

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