任务描述 给定两个字符串S和T，保证S的长度不小于T的长度，问至少修改S的多少个字符，可以令T成为S的子序列。 输入格式 两行。第一行是字符串S，第二行是字符串T。保证S的长度不小于T的长度，S的长度范围在0~1000之间。 输出格式 一个非负整数，表示需要变换的次数。

这个问题描述的是一个经典的动态规划问题，通常被称为“最长公共子序列”（Longest Common Subsequence, LCS）问题。你可以使用动态规划的方法来解决，其中状态转移方程涉及到计算两个子串的LCS长度。

下面是解决这个问题的基本步骤：

1. 定义一个二维数组dp，其大小为(S.length() + 1) x (T.length() + 1)，用于存储S的每个前缀和T的每个后缀的LCS长度。

2. 初始化数组的第一行和第一列，因为单独看，S的一个空前缀和T的一个字符都可以构成子序列，所以它们的LCS长度分别为0和1。

3. 遍历dp数组，对于每个位置(i, j)，如果S[i-1] == T[j-1]，则dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1（意味着当前字符匹配，LCS长度加一），否则dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])（意味着当前字符不匹配，取之前不包含S[i-1]或T[j-1]的最大LCS长度）。

4. dp[S.length()][T.length()]即为最终答案，表示使得T成为S子序列所需的最小修改次数，等于dp[S.length()][T.length()] - T.length()（因为T本身也是一个子序列，但可能不是最长的）。

这里是C++代码实现这个算法：

#include <iostream>
#include <vector>

int lcsLength(std::string S, std::string T) {
    int m = S.size(), n = T.size();
    std::vector<std::vector<int>> dp(m+1, std::vector<int>(n+1, 0));

    for (int i = 1; i <= m; ++i) {
        for (int j = 1; j <= n; ++j) {
            if (S[i-1] == T[j-1]) {
                dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1;
            } else {
                dp[i][j] = std::max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]);
            }
        }
    }

    return dp[m][n] - n;
}

int main() {
    std::string S, T;
    std::cin >> S >> T;
    int answer = lcsLength(S, T);
    std::cout << "至少需要修改 " << answer << " 个字符，可以使 T 成为 S 的子序列." << std::endl;
    return 0;
}