实现带有单词建议的拼写检查器时，通常使用哪种算法？
最初，我认为检查每个键入的新单词（如果在词典中找不到）相对于其与词典中其他每个单词的Levenshtein距离，并返回最佳结果可能是有意义的。但是，这似乎效率很低，必须反复评估整个字典。
通常如何完成？
彼得·诺维格（Peter Norvig）有一篇很好的文章，介绍如何实现拼写校正器。从根本上讲，这是一种蛮力尝试具有给定编辑距离的候选字符串。（以下是一些技巧，您可以使用布隆过滤器和更快的候选哈希来提高拼写校正器的性能。）
拼写检查器的要求较弱。您只需找出字典中没有单词。您可以使用布隆过滤器来构建拼写检查器，从而减少内存消耗。乔恩·本特利（Jon Bentley）在《Programming Pearls》中描述了一个古老的版本，使用64kb的英语词典。
甲BK-树是一种替代方法。一篇不错的文章在这里。
Levenshstein距离不是拼写检查器的正确编辑距离。它只知道插入，删除和替换。缺少换位，并为1个字符的换位生成2（即1个删除和1个插入）。Damerau–Levenshtein距离是正确的编辑距离。
