在给定的两个文本串之间计算编辑距离（Levenshtein距离）。 
- 示例文本1: "kitten"
- 示例文本2: "sitting"
示例1：kitten
示例2：sitting

使用动态规划算法计算编辑距离。建立一个m行n列的矩阵，其中m是字符串1的长度加1，n是字符串2的长度加1。以下是算法步骤：

1. 初始化第0行和第0列为0,1,2,3,...n,m。

       0 1 2 3 4 5 6 7
    0  0 1 2 3 4 5 6 7
    1  1 
    2  2
    3  3 
    4  4 
    5  5 
    6  6
    7  7

2. 从（1,1）的位置开始，逐一填写矩阵。对于第i行第j列的位置，计算以下步骤的最小值，填写到该位置:

    a. 如果text1[i]==text2[j]，则该位置的值等于左上角对角线位置的值text1[i-1][j-1]。

          0 1 2 3 4 5 6 7
      0  0 1 2 3 4 5 6 7
      1  1 0 1 2 3 4 5 6
      2  2 1 1 2 3 4 5 6
      3  3 2 2 1 2 3 4 5
      4  4 3 3 2 2 3 4 5
      5  5 4 4 3 3 3 4 5
      6  6 5 5 4 4 4 4 5
      7  7 6 6 5 5 5 5 5

    b. 如果text1[i]!=text2[j]，则用以下公式计算该位置的值：
        min(左位置，上位置，左上位置)+1

        a. 左位置: text1[i][j-1]
        b. 上位置: text1[i-1][j]
        c. 左上位置: text1[i-1][j-1]

        在计算时，需要比较上述3个位置的值，选择其中最小的值来计算新位置的值。

          0 1 2 3 4 5 6 7
      0  0 1 2 3 4 5 6 7
      1  1 0 1 2 3 4 5 6
      2  2 1 1 2 3 4 5 6
      3  3 2 2 1 2 3 4 5
      4  4 3 3 2 2 3 4 5
      5  5 4 4 3 3 3 4 5
      6  6 5 5 4 4 4 4 5
      7  7 6 6 5 4 5 5 5

3. 矩阵右下角的元素值即为文本串之间的编辑距离。

算法的结果为：5.