这里有一个使用c#的示例。

public static void Main()
{
    Console.WriteLine("Hello World " + LevenshteinDistance("Hello","World"));
    Console.WriteLine("Choice A " + LevenshteinDistance("THE BROWN FOX JUMPED OVER THE RED COW","THE RED COW JUMPED OVER THE GREEN CHICKEN"));
    Console.WriteLine("Choice B " + LevenshteinDistance("THE BROWN FOX JUMPED OVER THE RED COW","THE RED COW JUMPED OVER THE RED COW"));
    Console.WriteLine("Choice C " + LevenshteinDistance("THE BROWN FOX JUMPED OVER THE RED COW","THE RED FOX JUMPED OVER THE BROWN COW"));
}

public static float LevenshteinDistance(string a, string b)
{
    var rowLen = a.Length;
    var colLen = b.Length;
    var maxLen = Math.Max(rowLen, colLen);

    // Step 1
    if (rowLen == 0 || colLen == 0)
    {
        return maxLen;
    }

    /// Create the two vectors
    var v0 = new int[rowLen + 1];
    var v1 = new int[rowLen + 1];

    /// Step 2
    /// Initialize the first vector
    for (var i = 1; i <= rowLen; i++)
    {
        v0[i] = i;
    }

    // Step 3
    /// For each column
    for (var j = 1; j <= colLen; j++)
    {
        /// Set the 0'th element to the column number
        v1[0] = j;

        // Step 4
        /// For each row
        for (var i = 1; i <= rowLen; i++)
        {
            // Step 5
            var cost = (a[i - 1] == b[j - 1]) ? 0 : 1;

            // Step 6
            /// Find minimum
            v1[i] = Math.Min(v0[i] + 1, Math.Min(v1[i - 1] + 1, v0[i - 1] + cost));
        }

        /// Swap the vectors
        var vTmp = v0;
        v0 = v1;
        v1 = vTmp;
    }

    // Step 7
    /// The vectors were swapped one last time at the end of the last loop,
    /// that is why the result is now in v0 rather than in v1
    return v0[rowLen];
}

输出结果为:

Hello World 4
Choice A 15
Choice B 6
Choice C 8

关于这类算法，一个非常非常好的资源是Simmetrics: http://sourceforge.net/projects/simmetrics/

不幸的是，包含大量文档的很棒的网站已经消失了:( 以防它再次出现，它之前的地址是这样的: http://www.dcs.shef.ac.uk/~sam/simmetrics.html

瞧(由“时光倒流机”提供):http://web.archive.org/web/20081230184321/http://www.dcs.shef.ac.uk/~sam/simmetrics.html

你可以研究一下源代码，有几十种算法可以进行这种比较，每一种都有不同的权衡。这些实现是用Java实现的。

Lua实现，为子孙后代:

function levenshtein_distance(str1, str2)
    local len1, len2 = #str1, #str2
    local char1, char2, distance = {}, {}, {}
    str1:gsub('.', function (c) table.insert(char1, c) end)
    str2:gsub('.', function (c) table.insert(char2, c) end)
    for i = 0, len1 do distance[i] = {} end
    for i = 0, len1 do distance[i][0] = i end
    for i = 0, len2 do distance[0][i] = i end
    for i = 1, len1 do
        for j = 1, len2 do
            distance[i][j] = math.min(
                distance[i-1][j  ] + 1,
                distance[i  ][j-1] + 1,
                distance[i-1][j-1] + (char1[i] == char2[j] and 0 or 1)
                )
        end
    end
    return distance[len1][len2]
end

如果输入数据太大(比如数百万个字符串)，这个问题就很难实现。我用弹性搜索来解决这个问题。

快速入门:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/net-api/6.x/elasticsearch-net.html

只需将所有输入数据插入到DB中，您就可以根据任何编辑距离快速搜索任何字符串。下面是一个c#代码片段，它会给你一个按编辑距离排序的结果列表(从小到大)

var res = client.Search<ClassName>(s => s
    .Query(q => q
    .Match(m => m
        .Field(f => f.VariableName)
        .Query("SAMPLE QUERY")
        .Fuzziness(Fuzziness.EditDistance(5))
    )
));

你可能会发现这个图书馆很有用! http://code.google.com/p/google-diff-match-patch/

目前可以在Java, JavaScript, Dart, c++， c#， Objective C, Lua和Python中使用

它也运行得很好。我在我的几个Lua项目中使用了它。

而且我认为将其移植到其他语言并不困难!

还有一个相似度测量，我曾经在我们的系统中实施，并给出了令人满意的结果:-

用例

有一个用户查询需要与一组文档进行匹配。

算法

从用户查询中提取关键字(相关POS TAGS -名词，专有名词)。 现在根据下面的公式计算分数，用于测量用户查询和给定文档之间的相似性。

对于从用户查询中提取的每个关键字:-

开始在文档中搜索给定的单词，并在文档中每出现一次该单词就减少奖励点数。

从本质上讲，如果第一个关键字在文档中出现了4次，则得分将计算为:-

第一次出现将获取'1'点。 第二次出现将在计算分数上加1/2 第三次会增加总数的1/3 第四次得到1/4

总相似度= 1 + 1/2 + 1/3 + 1/4 = 2.083

类似地，我们为用户查询中的其他关键字计算它。

最后，总分将表示用户查询与给定文档之间的相似程度。