我們可以使用動態規劃的方式來計算文字間距，通過建立dp陣列將對比文字的問題分成多個子問題:
文字間的間距通常包含以下三種情況：
insert： abc -> abdc
remove: abc -> ab
update: abc -> adc
我們只需要計算不同情況下最短間距就可以了，具體實現方式如下：
def text_distance(str1, str2):
m, n = len(str1), len(str2)
# 構建二維陣列來儲存子問題的答案
dp = [[0 for x in range(n+1)] for x in range(m+1)]
# 利用動態規劃演算法，填充陣列
for i in range(m+1):
for j in range(n+1):
# 假設第乙個字串為空，則轉換的代價為j(j次的插入)
if i == 0:
dp[i][j] = j
# 同樣，假設第二個字串為空，則轉換的代價為i(i次的插入)
elif j == 0:
dp[i][j] = i
# 如果最後乙個字元相等，就不會產生代價
elif str1[i-1] == str2[j-1]:
dp[i][j] = dp[i-1][j-1]
# 如果最後乙個字元不一樣，則考慮多種可能性，並且選擇其中的最小值
else:
dp[i][j] = 1 + min(dp[i][j-1], # insert
dp[i-1][j], # remove
dp[i-1][j-1]) # replace
return dp[m][n]
text_distance('go', 'going') # output:3
text_distance('whose', 'who') # output:2
text_distance('who', 'how') # output:2
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