文字相似度的那些演算法
子序列與子字串
這個系列問題包含這麼幾種：最大子序列、最長遞增子序列、最長公共子串、最長公共子序列。
幾個子問題都可以用動態規劃的思路來求解。對於長度為i、j的兩個字串 ，使用m[i][j]矩陣來存放中間結果。
字串編輯距離
精確計算兩個字串的編輯距離，可以使用經典的動態規劃思路。
這裡來看下如何判斷字串A與B的編輯是否>N？這樣我們就可以比較兩個字串的相似度了。
可以構建一個編輯距離自動機（超酷演算法：Levenshtein自動機），把測試字元集合輸入自動機進行判斷。
可用於拼寫檢查，模糊匹配等場景。
向量相似度
使用TF-IDF計算出文字中詞的詞頻集合，把該集合作一個向量，比較不同集合向量線上性空間中的相似度。如：餘弦距離、歐氏距離、概率分佈距離（K-L距離）等。
SimHash
simhash演算法的主要思想是降維，將高維的特徵向量對映成一個f-bit的指紋(fingerprint)，通過比較兩篇文章的f-bit指紋的Hamming Distance來確定文章是否重複或者高度近似。
主要分以下幾步：
1、抽取文字中的關鍵詞及其權重。
2、對關鍵詞取傳統hash，並與權重疊加，算出文字的fingerprint值。
3、計算出兩個文字之間fingerprint值的海明距離。
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