模糊字符串匹配算法：Levenshtein距离与编辑距离

# 一、引言

## 1.1 简介

## 1.2 目的和意义

## 1.3 研究现状
### 二、Levenshtein距离算法

在本章中，我们将深入探讨Levenshtein距离算法，包括其原理、实现方式以及应用场景。Levenshtein距离是一种衡量两个字符串之间的相似程度的算法，广泛应用于拼写检查、DNA序列分析、语音识别等领域。

#### 2.1 算法原理

Levenshtein距离的计算基于动态规划的思想，它衡量了从一个字符串转换到另一个字符串所需的最小单字符编辑操作次数。这些编辑操作包括插入字符、删除字符和替换字符，每个操作的代价均视作1。通过动态规划的方式，我们可以高效地计算出两个字符串之间的Levenshtein距离。

#### 2.2 实现方式

我们可以使用动态规划算法实现Levenshtein距离的计算。一般来说，我们可以创建一个二维数组来存储两个字符串之间的距离，然后填充数组并计算距离。在实际编码中，我们可以采用递归或迭代的方式来实现Levenshtein距离的计算。

# Python示例代码
def levenshtein_distance(s1, s2):
    m, n = len(s1), len(s2)
    dp = [[0] * (n + 1) for _ in range(m + 1)]
    for i in range(m + 1):
        for j in range(n + 1):
            if i == 0:
                dp[i][j] = j
            elif j == 0:
                dp[i][j] = i