文本比较算法性能优化：加速文本相似度计算，让算法更飞快

# 1. 文本比较算法基础**

文本比较算法是计算机科学中用于比较两个文本序列相似度的一类算法。这些算法广泛应用于各种领域，如文本相似度计算、文本分类和文本摘要。

文本比较算法的工作原理是将两个文本序列转换为数值表示，然后计算这些数值表示之间的相似度。常用的文本比较算法包括编辑距离、余弦相似度和Jaccard相似系数。

编辑距离衡量将一个文本序列转换为另一个文本序列所需的最小编辑操作（插入、删除或替换字符）数量。余弦相似度和Jaccard相似系数基于文本序列中共同元素的数量来计算相似度。

# 2. 文本比较算法优化技巧

文本比较算法的优化是提高文本相似度计算效率的关键。本章节将深入探讨文本比较算法优化技巧，包括算法选择、数据结构优化和并行化处理。

### 2.1 算法选择与分析

算法选择是文本比较算法优化中的首要任务。不同的算法适用于不同的文本比较场景，选择合适的算法可以显著提高计算效率。

| 算法 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| **编辑距离** | O(mn) | O(mn) | 文本相似度计算 |
| **Jaccard相似度** | O(mn) | O(m+n) | 文本分类 |
| **余弦相似度** | O(mn) | O(m+n) | 文本摘要 |
| **BM算法** | O(mn) | O(m) | 文本模式匹配 |
| **KMP算法** | O(m+n) | O(m) | 文本模式匹配 |

**代码示例：**

def edit_distance(str1, str2):
    """计算两个字符串的编辑距离。"""
    m, n = len(str1), len(str2)
    dp = [[0] * (n + 1) for _ in range(m + 1)]

    for i in range(1, m + 1):
        dp[i][0] = i
    for j in range(1, n + 1):
        dp[0][j] = j

    for i in range(1, m + 1):
        for j in range(1, n + 1):
            if str1[i - 1] == str2[j - 1]:
                cost = 0
            else:
                cost = 1
            dp[i][j] = min(dp[i - 1][j] + 1,  # 删除
                            dp[i][j - 1] + 1,  # 插入
                            dp[i - 1][j - 1] + cost)  # 替换

    return dp[m][n]

**逻辑分析：**

该代码实现了编辑距离算法。它使用动态规划方法，计算两个字符串之间的最小编辑距离。编辑距离表示将一个字符串转换为另一个字符串所需的最小操作次数，包括插入、删除和替换。

### 2.2 数据结构优化

数据结构优化是文本比较算法优化中的另一个重要方面。选择合适的数据结构可以减少算法的时间和空间复杂度。

| 数据结构 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| **散列表** | O(1) | O(n) | 文本模式匹配 |
| **Trie树** | O(m) | O(m) | 文本模式匹配 |
| **后缀树** | O(m) | O(m) | 文本模式匹配 |
| **布隆过滤器** | O(1) | O(n) | 文本去重 |
| **倒排索引** | O(1) | O(n) | 文本检索 |

**代码示例：**

class TrieNode:
    def __init__(self):
        self.children = {}
        self.is_word = False

class Trie:
    def __init__(self):
        self.root = TrieNode()

    def insert(self, word):
        """将单词插入 Trie 树中。"""
        current = self.root
        for char in word:
            if char not in current.children:
                current.children[char] = TrieNode()
            current