案例场景：
想象一个键值对象（字典），它包含以下数据：
{
'www.example.com/':2,
'www.example.com/happy/':4
}
我从包含以下数据的来源收到一个值：
{
'www.example.com//':4
}
很明显，www.example.com //与www.example.com/非常相似。我不希望在我的字典中创建一个新条目，而是希望代码在文本相似性方面看到我字典中最接近的密钥，然后总结数字。因此，字典的最终状态如下所示：
{
'www.example.com/':6,
'www.example.com/happy/':4
}
求和部分很容易，并且容易反弹，但挑战性的部分是字典增长时使用的最佳算法？
即。我是否每次都要遍历字典并检查密钥（如下所示：
for key in dictionary:
if tolerance > diff(key,collected_data):
dictionary[key] += collected_data[value]
break
）
但上面的例子并没有停止，直到找到最佳值，这不是理想的。