有两个字符串，且只能够修改字符串A 而不可以修改字符串B ，使之能够得到两个字符串相同的编辑距离是多少？为了使得题目完整，我们还是从头来描述一下这个问题： 给你两个字符串A 和B ，你每次可以针对字符串 做以下三种操作之一： 在字符串A 中的任意位置添加一个字符。 删除字符串A 中的任意一个字符。 修改字符串A 中的任意一个字符。 我们定义编辑距离为最少的操作次数使得字符串 与字符串B 相同，现在我们给你两个字符串，请问这两个字符串之间的编辑距离为多少？

这个问题可以使用动态规划算法来解决。我们可以定义一个二维数组dp，其中dp[i][j]表示将字符串A的前i个字符编辑成字符串B的前j个字符所需要的最小操作次数。那么我们可以进行如下的状态转移：

1. 如果A[i]等于B[j]，那么dp[i][j]等于dp[i-1][j-1]，因为不需要进行任何操作。

2. 如果A[i]不等于B[j]，那么我们可以进行如下三种操作：

a. 将A中的第i个字符替换成B中的第j个字符，此时dp[i][j]等于dp[i-1][j-1]+1。

b. 在A中插入一个字符，此时dp[i][j]等于dp[i][j-1]+1。

c. 在A中删除一个字符，此时dp[i][j]等于dp[i-1][j]+1。

最终的答案为dp[m][n]，其中m和n分别为字符串A和B的长度。

具体的实现过程可以参考下面的Python代码：

def minDistance(word1: str, word2: str) -> int:
    m, n = len(word1), len(word2)
    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 word1[i - 1] == word2[j - 1]:
                dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1]
            else:
                dp[i][j] = min(dp[i - 1][j - 1], dp[i][j - 1], dp[i - 1][j]) + 1
    return dp[m][n]

其中word1和word2分别为输入的两个字符串。