在C#中實現字符串的模糊匹配算法可以使用Levenshtein距離算法來計算兩個字符串之間的相似程度。Levenshtein距離是指兩個字符串之間需要進行的最少編輯次數（插入、刪除或替換字符）才能使它們相等。

以下是一個示例代碼，演示如何在C#中使用Levenshtein距離算法實現字符串的模糊匹配：

using System;

class Program
{
    static int LevenshteinDistance(string s, string t)
    {
        int m = s.Length;
        int n = t.Length;
        int[,] dp = new int[m + 1, n + 1];

        for (int i = 0; i <= m; i++)
        {
            dp[i, 0] = i;
        }

        for (int j = 0; j <= n; j++)
        {
            dp[0, j] = j;
        }

        for (int i = 1; i <= m; i++)
        {
            for (int j = 1; j <= n; j++)
            {
                int cost = (s[i - 1] == t[j - 1]) ? 0 : 1;
                dp[i, j] = Math.Min(Math.Min(dp[i - 1, j] + 1, dp[i, j - 1] + 1), dp[i - 1, j - 1] + cost);
            }
        }

        return dp[m, n];
    }

    static void Main()
    {
        string s1 = "kitten";
        string s2 = "sitting";

        int distance = LevenshteinDistance(s1, s2);
        Console.WriteLine("Levenshtein distance between {0} and {1} is {2}", s1, s2, distance);
    }
}

在上面的代碼中，我們定義了一個LevenshteinDistance函數來計算兩個字符串之間的Levenshtein距離。我們使用一個二維數組dp來保存中間結果，并通過動態規劃的方式計算出Levenshtein距離。最后，我們在Main函數中演示了如何使用LevenshteinDistance函數來計算兩個字符串之間的相似程度。

你可以根據具體需求對Levenshtein距離算法進行定制化，以實現更復雜的字符串模糊匹配功能。