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  public static final int getDistance(String word, String similar) {

    //get the weights for each possible operation
    final int costOfDeletingSourceCharacter = config.getInteger(Configuration.COST_REMOVE_CHAR);
    final int costOfInsertingSourceCharacter = config.getInteger(Configuration.COST_INSERT_CHAR);
    final int costOfSubstitutingLetters = config.getInteger(Configuration.COST_SUBST_CHARS);
    final int costOfSwappingLetters = config.getInteger(Configuration.COST_SWAP_CHARS);
    final int costOfChangingCase = config.getInteger(Configuration.COST_CHANGE_CASE);

    int a_size = word.length() + 1;
    int b_size = similar.length() + 1;
    int[][] matrix = new int[a_size][b_size];
    matrix[0][0] = 0;

    for (int i = 1; i != a_size; ++i)
      matrix[i][0] = matrix[i - 1][0] + costOfInsertingSourceCharacter; //initialize the first column

    for (int j = 1; j != b_size; ++j)
      matrix[0][j] = matrix[0][j - 1] + costOfDeletingSourceCharacter; //initalize the first row

    word = " " + word;
    similar = " " + similar;

    for (int i = 1; i != a_size; ++i) {
      char sourceChar = word.charAt(i);
      for (int j = 1; j != b_size; ++j) {

        char otherChar = similar.charAt(j);
        if (sourceChar == otherChar) {
          matrix[i][j] = matrix[i - 1][j - 1]; //no change required, so just carry the current cost up
          continue;
        }

        int costOfSubst = costOfSubstitutingLetters + matrix[i - 1][j - 1];
        //if needed, add up the cost of doing a swap
        int costOfSwap = Integer.MAX_VALUE;
        boolean isSwap = (i != 1) && (j != 1) && sourceChar == similar.charAt(j - 1) && word.charAt(i - 1) == otherChar;
        if (isSwap)
          costOfSwap = costOfSwappingLetters + matrix[i - 2][j - 2];

        int costOfDelete = costOfDeletingSourceCharacter + matrix[i][j - 1];
        int costOfInsertion = costOfInsertingSourceCharacter + matrix[i - 1][j];

        int costOfCaseChange = Integer.MAX_VALUE;
        String strSrcChar = "" + sourceChar;
        String strOtherChar = "" + otherChar;

        if (strSrcChar.compareToIgnoreCase(strOtherChar) == 0)
          costOfCaseChange = costOfChangingCase + matrix[i - 1][j - 1];

        matrix[i][j] = minimum(costOfSubst, costOfSwap, costOfDelete, costOfInsertion, costOfCaseChange);
      }
    }
    int cost = matrix[a_size - 1][b_size - 1];

    if (false)
      System.out.println(dumpMatrix(word, similar, matrix));

    return cost;
  }

　　最近有一个关于在大规模的中英文词库中的模糊搜索问题。

　　这个问题具有几个特点：

• 每条记录都比较短。
• 记录的数量多，大约600万条记录。
• 对解的数量要求高于对解的质量要求。
• 有对中英文支持的要求。

　　对于单一的字符串模糊匹配问题，实际上是单纯的人工智能问题，站在模式识别的角度，就是计算与目标单词的距离，我们实际上需要通过求最一般合一来算出单词之间的编辑距离，这个编辑距离越大，匹配度就越低。如果想更进一步，那么借助遗传算法的思想，随着用户的操作来动态调整每一步编辑的权值（默认所有编辑行为的权值都为1），如果用户认可某次匹配，则对此次匹配所用到的所有编辑行为降低权值。

　　而对于这样的一个实际问题，首先我们不可能将600万条记录全部取出逐一检测匹配度，势必要进行一个事先的筛选。因此，大致的流程应该是这样：

1. 针对所有数据建立倒排索引。
2. 从索引查找到疑似的匹配项。
3. 对疑似匹配项的匹配度进行逐个检查，去掉匹配度低的结果。
4. 按匹配度从高到低输出结果。

　　针对此问题，还有以下一些问题需要解决。

　　而求编辑距离必须使用基于代价函数的广度优先搜索，否则，无法保证最优解，在权值全部相同的情况下，就等同于一般的广度优先搜索，修改步数增加以后，内存开销明显增加。

　　为了减小索引，加快索引速度，必须要合并类似的索引项，对于中文，根据拼音-汉字库将汉字一律合并至为对应拼音是可行的。

　　但是对于英文，不可能以字符为单位进行索引，而如果以单词为单位进行索引，拼写错误就无法从索引中找出相应项。如果对无法找到的项进行广度优先的编辑，试图从索引中找出最近似的条目，对于索引查询的开销也是极高的。

　　单词拆分对索引也是一个考验，因为如果某个单词无法匹配，其实则可能可以进行拆分，比如helloworld，有9种方法分成两个单词，那么需要对9种拆分方法逐个进行查询，开销也是很大的。如果在这个基础上再考虑拼写错误，那么开销就是平方级的增长了。