本文介绍了Levenshtein Distance（编辑距离）算法，用于计算两个字符串之间的最小编辑操作数，以衡量它们的相似度。通过Python代码示例详细解释了算法的实现过程，并展示了如何计算字符串"kitten"到"sitting"的编辑距离，结果为3，该算法广泛应用于拼写检查、自然语言处理和基因组学等领域。
Python实现Levenshtein Distance编辑距离算法
编辑距离是一种用于衡量两个字符串之间相似度的算法。Levenshtein Distance（编辑距离）是其中一种常用的方法，用于计算两个字符串之间的最小编辑操作数，即将一个字符串转换为另一个字符串所需的最少操作次数。这些操作可以是插入、删除或替换字符。
下面是使用Python实现Levenshtein Distance算法的代码示例：
def levenshtein_distance(str1, str2):
m = len(str1)
n = 
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