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我需要一个接受 2 个字符串并在它们相似度超过 75% 时返回 bool 值的函数。Levenshtein 有效，但我发现它对于我正在处理的数据量来说太慢了。
如果我能以某种方式首先确定 75% 以上的相似度，我就可以运行 Levenshtein 以进行精确的相似度匹配。
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以下是我所说的相似性的一些例子:
isSimilar75("texts", "txts") //TRUE, 85% similar
isSimilar75("hello world", "hello word") //TRUE, 91% similar
isSimilar75("this is an example of longer text", "this is an example of a longer txt") //TRUE, 92% similar
isSimilar75("this is a test", "test what") //FALSE, 29% similar
该函数计算类似于 levenshtein 的相似度。我只需要一个更简单的 levenshtein 版本，它只根据字符操作(添加、减去和替换字符)的数量返回字符串是否“大约”75% 相似。该函数不需要返回百分比或进行任何精确计算，我只会对从该函数返回 true 的结果运行昂贵的 levenshtein。
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