设A和B是两个字符串。我们要用最少的字符操作次数，将字符串A转换为字符串B。这里所说的字符操作共有三种： 1. 删除一个字符； 2. 插入一个字符； 3. 将一个字符改为另一个字符。 对任给的两个字符串A和B，计算出将字符串A变换为字符串B所用的最少字符操作次数。输入的第一行为字符串A；第二行为字符串B；字符串A和B的长度均小于200。输出一个正整数，为最少字符操作次数。

这是一道经典的动态规划问题，可以使用编辑距离算法解决。编辑距离是指两个字符串之间，由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数。编辑操作包括插入、删除和替换字符三种操作。假设字符串A和B的长度分别为m和n，则编辑距离算法的时间复杂度为O(m*n)。

下面是编辑距离算法的实现：

def edit_distance(str1, str2):
    m, n = len(str1), len(str2)
    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 str1[i - 1] == str2[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]

其中，dp[i][j]表示将字符串A的前i个字符转换为字符串B的前j个字符所需的最少编辑操作次数。如果A[i-1]和B[j-1]相同，说明不需要进行任何操作，此时dp[i][j]=dp[i-1][j-1]。如果A[i-1]和B[j-1]不同，需要进行插入、删除或替换操作。插入操作可以通过dp[i][j-1]转移得到，删除操作可以通过dp[i-1][j]转移得到，替换操作可以通过dp[i-1][j-1]转移得到。

最终，dp[m][n]即为将字符串A转换为字符串B所需的最少编辑操作次数。