已知样本P="goodday",T="Hi doodbye"是一个可能有编辑错误的文本，采用填表的方式求P与T的近似匹配程度

这道题可以使用动态规划算法来解决。我们可以定义一个二维数组 `dp`，其中 `dp[i][j]` 表示 P 中前 i 个字符和 T 中前 j 个字符的最长公共子序列长度。然后，我们可以逐个字符地比较 P 和 T 中的字符，根据字符是否相等来更新 `dp` 数组中对应的值。

具体地，我们可以使用以下状态转移方程：

- 如果 P[i-1] == T[j-1]，那么 `dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1`；
- 如果 P[i-1] != T[j-1]，那么 `dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])`。

这个状态转移方程的含义是，如果当前字符相等，那么当前位置的最长公共子序列长度就等于上一个位置的最长公共子序列长度加 1，否则就等于上一个位置的最长公共子序列长度中的最大值。

最后，P 和 T 的近似匹配程度就可以通过 `dp[n][m] / n` 来计算，其中 n 和 m 分别是 P 和 T 的长度。

下面是一个示例代码：

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

#define MAX_LEN 100

int main() {
    char P[] = "goodday";
    char T[] = "Hi doodbye";
    int n = strlen(P);
    int m = strlen(T);
    int dp[MAX_LEN][MAX_LEN] = {0};
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        for (int j = 1; j <= m; j++) {
            if (P[i-1] == T[j-1]) {
                dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1;
            } else {
                dp[i][j] = (dp[i-1][j] > dp[i][j-1]) ? dp[i-1][j] : dp[i][j-1];
            }
        }
    }
    double similarity = (double)dp[n][m] / n;
    printf("The similarity between P and T is %.2lf\n", similarity);
    return 0;
}

在示例代码中，我们定义了两个字符串 P 和 T，然后计算它们的近似匹配程度，并输出结果。运行上述代码，将输出以下结果：

The similarity between P and T is 0.57

这个结果是正确的，它表示 P 和 T 的近似匹配程度为 57%。