在处理数据时，有时需要找出有错误的数据或对数据进行重复数据删除。对于重复数据删除，如果是存储在数据库中，我认为用一条sql就可以完成，但是很难找出数据中错误的数据，只能人工判断。举个例子：比如一批账单中，存储了所有的企业名称，但是如果要统计企业的实际数量，我们可能会说，如果是在数据库中，那不是直接有区别的出来了吗？是的，我们可以用distinct去掉重复的企业，但是看看留下来的企业名称，“XXX科技有限公司”“XXX科技有限公司”。只要手工输入姓名，难免会出错。前两个名字肯定会被sql统计成两个公司，你看眼睛就知道这两个公司是一个公司。那么，如果出现这种情况，计算机如何帮助我们找出这些错误的企业名称呢？

在这里，我给大家推荐一个Levenshtein算法。通过这个算法，我们可以计算出两个文本之间的一个阈值，我们简单的称之为相似度。现在假设数据库里有一个企业名称表，里面的名称都是手工输入的。我们可以通过这个算法来计算企业名称的相似度。一般我们在上面设置这个阈值，就可以找出几乎所有人手动输入的错误。在实际应用中，我们可以将这个阈值存储在数据库中，并在这些阈值中选择一个合适的阈值来找出所有相似的名称。

下面是一个Java代码示例：

调用实例：