levenshtein编辑距离dp算法的伪代码

Levenshtein编辑距离，也称为莱文斯坦距离，是用来衡量两个字符串之间差异程度的一种指标，通过计算插入、删除和替换字符的操作次数得到。下面是使用动态规划（Dynamic Programming）实现Levenshtein距离算法的简单伪代码：

function levenshtein_distance(s1, s2):
    m = length(s1)
    n = length(s2)

    // 初始化二维数组，第一行和第一列存储前缀和单独字符串的距离
    dp = [[0] * (n + 1) for _ in range(m + 1)]
    
    // 第一行和第一列初始化
    for i in range(1, m + 1):
        dp[i][0] = i
    for j in range(1, n + 1):
        dp[0][j] = j
    
    // 动态填充dp数组
    for i in range(1, m + 1):
        for j in range(1, n + 1):
            if s1[i - 1] == s2[j - 1]:  // 如果字符相同
                dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1]
            else:                        // 如果字符不同
                dp[i][j] = min(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1], dp[i - 1][j - 1]) + 1  // 插入、删除或替换操作

    return dp[m][n]  // 最终结果即为s1和s2之间的编辑距离