给定任意两个字符串，用python写出一个算法计算它们的编辑距离

好的，我了解了。关于您的问题，我们可以使用动态规划来计算两个字符串的编辑距离。

具体步骤如下：

1. 创建一个二维数组dp，其中dp[i][j]表示字符串1前i个字符与字符串2前j个字符的编辑距离。

2. 初始化dp数组：
1) 当i=0，j=0时，dp[i][j]=0。
2) 当i=0时，dp[i][j]=j，因为如果字符串1为空，需要把字符串2的j个字符都删除。
3) 当j=0时，dp[i][j]=i，因为如果字符串2为空，需要把字符串1的i个字符都删除。

3. 根据以下公式计算dp数组：

if s1[i-1]==s2[j-1]:
dp[i][j] = dp[i-1][j-1]
else:
dp[i][j] = 1+min(dp[i][j-1], dp[i-1][j], dp[i-1][j-1])

其中，s1[i-1]为字符串1第i个字符，s2[j-1]为字符串2第j个字符。

4. 最终结果为dp[m][n]，其中m和n为两个字符串的长度。

下面是完整的Python代码实现：

def edit_distance(s1, s2):
    m, n = len(s1), len(s2)
    dp = [[0]*(n+1) for _ in range(m+1)]
    for i in range(m+1):
        dp[i][0] = i
    for j in range(n+1):
        dp[0][j] = j
    for i in range(1, m+1):
        for j in range(1, n+1):
            if s1[i-1] == s2[j-1]:
                dp[i][j] = dp[i-1][j-1]
            else:
                dp[i][j] = 1+min(dp[i][j-1], dp[i-1][j], dp[i-1][j-1])
    return dp[m][n]

您可以尝试使用这个算法计算任意两个字符串的编辑距离。希望能对您有帮助！