字段相似度算法

字段相似度算法是一种基于字符串比较的算法，用于比较两个字符串之间的相似度。它可以应用于多种场景中，例如数据清洗、文本分类、信息检索等领域。这篇文章将介绍几种常见的字段相似度算法，并提供代码示例进行解析。

1. 汉明距离（Hamming Distance）

汉明距离是指两个等长字符串在相同位置上不同的字符的个数。例如，字符串“11001”和“10011”的汉明距离为2。汉明距离算法的实现非常简单，可以用位运算符实现。下面是Python代码示例：

def hamming_distance(s1, s2):
    assert len(s1) == len(s2)
    return sum(ch1 != ch2 for ch1, ch2 in zip(s1, s2))

2. 莱文斯坦距离（Levenshtein Distance）

莱文斯坦距离也称为编辑距离，是指通过插入、删除、替换等编辑操作，将一个字符串变成另一个字符串所需的最少操作次数。例如，将字符串“kitten”变成“sitting”的编辑距离为3。莱文斯坦距离算法可以用动态规划实现。下面是Python代码示例：

def levenshtein_distance(s1, s2):
    m, n = len(s1), len(s2)
    dp = [[0] * (n + 1) for _ in range(m + 1)]
    
    for i in range(m + 1):
        dp[i][0] = i
        
    for j in range(n + 1):
        dp[0][j] = j
        
    for i in range(1, m + 1):
        for j in range(1, n + 1):
            if s1[i - 1] == s2[j - 1]:
                dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1]
            else:
                dp[i][j] = 1 + min(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1], dp[i - 1][j - 1])
        
    return dp[m][n]

3. 余弦相似度（Cosine Similarity）

余弦相似度是指两