使用【C语言】写【文本相似度分析】的代码

在C语言中，由于其底层操作特性，直接实现复杂的文本相似度分析（如TF-IDF、余弦相似度等）可能会比较复杂，因为C语言本身不支持高阶数据结构和内置的数学库。然而，你可以选择使用开源库，比如LMDB（Lightning Memory-Mapped Database）来存储文本向量，然后编写自定义函数计算相似度。

这里给出一个简单的例子，展示如何使用C语言计算两个字符串的基本相似度（Levenshtein距离），这是一种衡量字符串差异程度的方法：

#include <stdio.h>
#include <string.h>

int levenshtein_distance(const char *s1, const char *s2) {
    int m = strlen(s1);
    int n = strlen(s2);
    int dp[m + 1][n + 1];

    for (int i = 0; i <= m; i++) {
        dp[i][0] = i;
    }
    for (int j = 0; j <= n; j++) {
        dp[0][j] = j;
    }

    for (int i = 1; i <= m; i++) {
        for (int j = 1; j <= n; j++) {
            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];
}

int main() {
    const char *str1 = "Hello";
    const char *str2 = "Hallo";
    int distance = levenshtein_distance(str1, str2);
    printf("The Levenshtein distance between '%s' and '%s' is %d.\n", str1, str2, distance);
    return 0;
}