本文主要是介绍字符串相似性匹配实际问题（一），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
背景：很多人都是直接说dp编辑距离，我只想说，凡事都是说起来容易，做起来难。
问题：现有一个Python函数similarity_function，用于计算字符串之间的相似性，可以直接使用该函数完成下面的算法：
给定一个字符串列表List，其中的元素都是字符串string，给定一个substring，求List中哪些string或相邻string的拼接与substring的相似性最大。
解决思路：
要解决这个问题，我们可以定义一个Python函数，该函数首先遍历字符串列表，计算每个字符串（包括相邻字符串的组合）与给定substring的相似性。这里，使用上述相似性计算函数similarity_function，你可以根据实际情况用具体的相似度量（如编辑距离、余弦相似度等）替换它。下面是一个实现示例，假设我们有这样一个similarity_function，它接收两个字符串并返回它们的相似度分数（分数越高表示越相似）：编辑距离相似性参考博文。
def find_most_similar_combination(strings_list, substring, combine_max=2):"""寻找列表中与substring最相似的单个或相邻组合字符串。:param strings_list: 字符串列表:param substring: 目标字符串:param co这篇关于字符串相似性匹配实际问题（一）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
