题目内容：小U是一位古生物学家，正在研究不同物种之间的血缘关系。为了分析两种古生物的血缘远近，她需要比较它们的DNA序列。DNA由四种核苷酸A、C、G、T组成，并且可能通过三种方式发生变异：添加一个核苷酸、删除一个核苷酸或替换一个核苷酸。小U认为两条DNA序列之间的最小变异次数可以反映它们之间的血缘关系：变异次数越少，血缘关系越近。 你的任务是编写一个算法，帮助小U计算两条DNA序列之间所需的最小变异次数。
这个问题实际上是一个经典的计算机算法问题，称为计算两个字符串之间的编辑距离（Levenshtein距离）。编辑距离指的是将一个字符串转换成另一个字符串所需的最少编辑操作次数，这里的编辑操作包括插入、删除和替换字符。在小U的研究中，这个概念被用来衡量两条DNA序列之间的血缘关系。
要解决这个问题，我们可以采用动态规划的方法。动态规划是一种通过将复杂问题分解为更简单的子问题来解决的方法，它适用于具有重叠子问题和最优子结构特性的问题。编辑距离问题正是这样一个问题，我们可以通过比较两个字符串的当前字符和前一个状态的编辑距离来构建一个动态规划表。
在处理DNA序列时，我们需要注意的是，DNA序列的匹配和变异不仅仅是字符串操作那么简单，它们背后蕴含着生物学上的深刻含义。通过计算编辑距离，我们实际上是在探索生命演化的路径。这种方法的生物学意义在于，它可以帮助我们理解物种之间的演化关系，以及它们在演化树上的位置。
在实现算法时，我们首先创建一个二维数组dp，其中dp[i][j]表示dna1的前i个字符和dna2的前j个字符之间的最小编辑距离。我们可以通过比较两个序列的当前字符是否相同来决定是进行替换操作还是插入/删除操作。如果字符相同，那么编辑距离与前一个状态相同；如果不同，我们需要考虑插入、删除或替换操作中哪种操作的编辑距离更小。
算法的难点在于处理字符串较长时的效率问题，以及如何准确地更新动态规划表。为了提高效率，我们可以优化空间复杂度，只保留当前行和前一行的数据，因为每一行的计算只依赖于前一行和当前行的前一个状态。
通过这种方法，我们不仅能够计算出两条DNA序列之间的最小变异次数，还能够深入理解生物信息学中的一个基本问题：如何量化和比较生物序列的相似性。这对于研究物种的起源、演化以及它们的亲缘关系具有重要意义。
