在数字时代，准确度和精确度至关重要。编辑距离（Levenshtein Distance），以数学家Vladimir Levenshtein命名，是一种衡量两个序列之间差异程度的工具。它通过计算将一个序列转换成另一个序列所需的最小操作次数来量化这种差异。这些操作包括插入、删除和替换字符。编辑距离在DNA测序、拼写检查等领域的应用非常广泛，是处理序列比较和错误修复问题的有效工具。
编辑距离量化了两个序列之间的差异程度。通过计算将一个序列转换成另一个序列所需的最小操作次数，它量化了这种差异。允许的操作包括：
使用基于矩阵的动态规划方法来确定两个字符串之间的编辑距离。以下是详细步骤：
创建一个矩阵，其中第一行i个字符的第一个字符串和第一列j个字符的第二个字符串由单元格（i，j）表示。初始化第一行和第一列。单元格（i，0）的值表示第一个字符串的前i个字符与空的第二个字符串（即i）之间的距离。类似地，（0，j）表示空的第一个字符串与第二个字符串的前j个字符之间的距离。
对于每个单元格（i，j），确定三种操作的成本：
从这三个选择中选择最低值，并将其分配给相应的单元格（i，j）。
矩阵右下角单元格中的值表示两个字符串之间的编辑距离。
现在将计算字符串“kitten”和“sitting”之间的编辑距离。
行代表“kitten”中的字符，列代表“sitting”中的字符。第一行和第一列根据索引（代表插入或删除操作）填充。
比较字符并根据插入、删除或替换的最低成本填充每个单元格。
填充完矩阵后，右下角单元格提供了距离。
使用两个字符串“kitten”（6个字符）和“sitting”（7个字符）的长度开始矩阵。然后，使用插入、删除和替换方法填充它。
# 初始化矩阵
# 初始矩阵的第一行和第一列用索引填充如下所示：
# 填充矩阵
# 插入、删除或替换是可以用来填充每个单元格（i，j）的三种操作。让逐一了解每个单元格的程序。
# 比较‘k’（kitten）与‘s’（sitting）：
# 插入‘k’：成本 = 2（1 + 1）
# 删除‘s’：成本 = 2（1 + 1）
# 替换‘k’为‘s’：成本 = 1（0 + 1）
# 最低成本 = 1（替换）
# 以类似的方式继续为每对字符填充矩阵：
第一行：表示通过删除操作将“kitten”转换为空字符串。
第一列：表示通过插入操作将空字符串转换为“sitting”。