我大概了解了，比如，一个句子中，有个相同音的错别字，它在大存储中占正确的句子一部分量，就把这个相同音的错别字修正。这大概是伪代码思路，我该如何具体转化为代码呢？

这个想法可以用自然语言处理（NLP）中的拼写检查或纠错算法来实现，其中一个常见的方法是基于编辑距离（Edit Distance）的概念，如Levenshtein距离。这里是一个简单的Python伪代码示例，你可以根据需求将其转化为实际代码：

import re

def correct_spelling(word, dictionary):
    # 创建一个允许的替换字符集合
    allowed_replacements = set(dictionary.keys())

    # 计算给定单词和字典中每个词的编辑距离
    min_distance = float('inf')
    closest_word = None
    for candidate in dictionary.values():
        distance = levenshtein_distance(word, candidate)
        if distance < min_distance and word != candidate:
            min_distance = distance
            closest_word = candidate

    # 如果找到了更接近的词，进行替换；否则保持原样
    return closest_word if min_distance > 0 else word

# Levenshtein距离函数（可以使用现成库如`py-stringmatching`）
def levenshtein_distance(s1, s2):
    # ... 实现Levenshtein距离计算 ...

# 示例字典，将音近的词作为键
dictionary = {"错别字": "正确词", "相似词": "类似词"}

sentence = "我有个错别字"
words_to_correct = re.findall(r'\b\w+\b', sentence)  # 提取单词列表
corrected_sentence = ' '.join([correct_spelling(w, dictionary) for w in words_to_correct])

print(corrected_sentence)

注意，这个例子非常基础，实际应用可能需要考虑更多因素，比如词汇上下文、词形变化、以及更复杂的纠错模型（如神经网络模型）。同时，编辑距离算法并不一定适用于所有的错别字情况，对于一些特殊情况可能效果不佳。