比如：
字符串s1='星手机'
字符串s2='美三星'
字符数组 s=['三星手机'、'诺基亚手机'、...]，有将近1万条数据。
我想到的近似匹配方法是 最小编辑距离， 但是如何找出字符数组中最近似字符串的数据呢？难道要一个一个算，找最近似的？有没有什么好方法？谢谢大家了。
刚才尝试了下，一条一条比，速度到时可以接受，几乎将近1s一个吧。但是还是期待有好方法？
这个算法貌似有点坑
首先把输入分开为词组，这里就很坑了。。。
然后 每次对比用正则之类的语句 对比 每有一个词 一个记号变量+1 ，之后根据记号变量排列出 搜索结果。。
完全不懂这个问题
今天恰好看到了一个算法，关键字：BK树 Burkhard-Keller
http://blog.jobbole.com/78811/
前面提到的BK-tree非常适合解决题主的问题.
补两篇文章供参考:
- http://coolchar.com/algorithm/2014/09/21/BK%20Tree.html
- http://www.matrix67.com/blog/archives/333
试试余弦相似性
这个 好像是搜索引擎里面的东西 先对 1万条数据分词，然后建倒排索引，查询的时候，先对字符串拆分，然后可以依据多路合并进行评分；