计算 “Variety” 和 “Velocity”的最小编辑距离，给出计算过程以及相应伪代码（提示：动态规划或者递归方法）。

"Variety" 和 "Velocity" 的最小编辑距离是指将一个字符串转换成另一个字符串所需的最少单字符操作次数，通常包括插入、删除和替换三种操作。这个问题可以使用动态规划方法解决，因为它是求解最优化问题的一种经典策略。

计算过程通常是这样的：

1. 初始化一个二维矩阵 `dp`，其中 `dp[i][j]` 表示将前i个字符的字符串转换为前j个字符的字符串所需要的最少编辑步骤数。
2. 对于矩阵中的每个位置 `(i, j)`：
- 如果 `s1[i]` 等于 `s2[j]`，则不需要编辑，`dp[i][j] = dp[i-1][j-1]`；
- 否则，需要从三种操作中选择一种使得代价最小：
- 插入：`dp[i][j] = dp[i][j-1] + 1`（将 `s2[j]` 插入到 `s1`）
- 删除：`dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1`（替换 `s1[i]` 为 `s2[j]`）
3. 最终，`dp[m][n]` 就是两个字符串的最小编辑距离，其中 `m` 和 `n` 分别是两串的长度。

以下是相应的伪代码：

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

    # 初始化dp矩阵
    dp = [[0 for _ in range(n+1)] for _ in range(m+1)]

    # 动态填充dp矩阵
    for i from 1 to m:
        for j from 1 to n:
            if s1[i-1] == s2[j-1]:
                dp[i][j] = dp[i-1][j-1]
            else:
                dp[i][j] = min(dp[i-1][j], dp[i][j-1], dp[i-1][j-1]) + 1

    return dp[m][n]