简单。他们有大量的数据。他们有每一个可能的术语的统计数据，基于它被查询的频率，以及它的什么变化通常会产生用户点击的结果……因此，当他们看到你在搜索词中经常拼写错误时，他们会提出更常见的答案。

实际上，如果拼写错误实际上是搜索频率最高的词，算法就会把它当成正确的词。

几年前我在这方面看到过一些东西，所以可能已经改变了，但显然他们是通过分析相同用户在短时间内提交非常相似的查询的日志开始的，并根据用户如何纠正自己使用机器学习。

嗯…我认为谷歌使用他们庞大的数据语料库(互联网)来做一些严肃的NLP(自然语言处理)。

例如，他们拥有来自整个互联网的大量数据，以至于他们可以计算出三个单词序列出现的次数(称为三元组)。因此，如果他们看到一个句子:“pink frugr concert”，他们可以看到它的点击率很少，然后在语料库中找到最有可能的“pink * concert”。

他们显然只是做了Davide Gualano所说的一种变化，所以一定要阅读那个链接。谷歌当然使用它所知道的所有网页作为一个语料库，这使得它的算法特别有效。

最简单的方法是动态规划。

这是一种从信息检索中借来的算法，在现代生物信息学中大量使用，以查看两个基因序列有多相似。

最优解采用动态规划和递归。

这是一个已经解决的问题，有很多解决方案。在你找到一些开源代码之前，一直在你的周围打转。

有一种特定的数据结构——三元搜索树——自然地支持部分匹配和近邻匹配。

除了上面的答案，如果你想自己快速实现一些东西，这里有一个建议-

算法

你可以在GitHub上找到该算法的实现和详细文档。

创建带有比较器的优先级队列。 创建一个Ternay搜索树，插入所有英语单词(来自Norvig的帖子)及其频率。 开始遍历TST，对于TST中遇到的每个单词，计算它与input_word之间的Levenshtein Distance(LD) 如果LD≤3，则将其置于优先队列中。 最后从优先队列中提取10个单词并显示。