用python语言写一个算法。题目为给定一个s字符串和一个n字符串，在s字符串中找出n字符串出现的第一个位置(从0开始)。如果不存在，则返回 -1（需要给出多个测试用例，证明算法的正确性）

好的，这是一个字符串匹配的问题，可以用Python语言实现。以下是代码实现：

def find_first(s, n):
    for i in range(len(s) - len(n) + 1):
        if s[i:i+len(n)] == n:
            return i
    return -1

这个算法的时间复杂度是 O(n*m)，其中 n 是 s 字符串的长度，m 是 n 字符串的长度。可以看出，这个算法的效率较低。如果需要提高效率，可以使用 KMP 算法等字符串匹配算法。但是，在字符串长度较短的情况下，上述算法已经可以满足需求。

以下是一些测试用例：

# 测试用例1
s1 = "hello, world!"
n1 = "world"
assert find_first(s1, n1) == 7

# 测试用例2
s2 = "this is a test string"
n2 = "test"
assert find_first(s2, n2) == 10

# 测试用例3
s3 = "this is a test string"
n3 = "hello"
assert find_first(s3, n3) == -1

print("测试通过！")

以上代码输出 `测试通过！`，证明算法的正确性。

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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]

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