1. Матричный алгоритм: вместо рекурсивного подхода можно использовать матрицу для хранения промежуточных результатов и избежать повторных вычислений.

2. Алгоритм Левенштейна с ограниченным размером окна: вместо вычисления расстояния для всей строки можно ограничиться вычислением для подстроки, которая находится в окне определенного размера вокруг целевой строки.

3. Алгоритм Хибарда: этот алгоритм использует эвристику для выбора оптимального порядка вычисления операций в алгоритме Левенштейна, что может существенно ускорить процесс.

4. Алгоритмы с использованием суффиксных деревьев: суффиксные деревья позволяют эффективно находить общие подстроки между двумя строками, что может быть использовано для ускорения вычисления расстояния Дамерау-Левенштейна.

5. Алгоритмы с использованием хэширования: хэширование может быть использовано для быстрого сравнения подстрок и определения их сходства, что может существенно ускорить процесс вычисления расстояния.

6. Параллельные алгоритмы: вычисление расстояния Дамерау-Левенштейна может быть распараллелено, что позволит использовать мощности многопроцессорных систем для ускорения процесса.

7. Использование оптимизированных структур данных: для хранения и обработки строк можно использовать специальные структуры данных, такие как суффиксные массивы или боры, что может существенно ускорить процесс вычисления расстояния.

8. Использование аппаратного ускорения: для вычисления расстояния Дамерау-Левенштейна можно использовать специализированные аппаратные средства, такие как графические процессоры или специализированные процессоры для обработки строк, что может существенно ускорить процесс.