模糊匹配（近似字符串匹配）允许返回相似结果，适用于搜索、去重和欺诈检测等场景。通过计算字符串相似度得分，处理拼写错误和名称变体。常见算法包括Levenshtein距离和Damerau-Levenshtein距离，提升搜索容错性，减少因输入错误导致的“无结果”情况。

动态规划（DP）是一种通过子问题的最优解推导最终问题的最优解的方法。编辑距离（Levenshtein距离）是将文本A编辑为文本B所需的最小变更次数，常用于字符串相似度计算和拼写纠正。其优点是准确性高，但对文本顺序敏感，可能导致相似度低。