编辑距离问题是指给定两个字符串s1和s2，通过插入、删除、替换操作，将字符串s1转换为字符串s2所需的最少操作次数。

以下是使用动态规划解决编辑距离问题的代码示例：

def minDistance(s1, s2):
    m = len(s1)
    n = len(s2)
    
    # 初始化二维dp数组，dp[i][j]表示将s1的前i个字符转换为s2的前j个字符所需的最少操作次数
    dp = [[0] * (n+1) for _ in range(m+1)]
    
    # 边界情况，当s1为空串时，需要插入s2的所有字符
    for j in range(1, n+1):
        dp[0][j] = j
    
    # 边界情况，当s2为空串时，需要删除s1的所有字符
    for i in range(1, m+1):
        dp[i][0] = i
    
    # 动态规划求解
    for i in range(1, m+1):
        for j in range(1, n+1):
            # 如果s1的第i个字符等于s2的第j个字符，不需要操作，直接跳过
            if s1[i-1] == s2[j-1]:
                dp[i][j] = dp[i-1][j-1]
            else:
                # 否则，选择插入、删除、替换操作中的最小操作次数
                dp[i][j] = min(dp[i-1][j] + 1, # 删除s1的第i个字符
                               dp[i][j-1] + 1, # 插入s2的第j个字符
                               dp[i-1][j-1] + 1) # 替换s1的第i个字符为s2的第j个字符
    
    # 返回将s1转换为s2所需的最少操作次数
    return dp[m][n]

然而，以上代码在求解编辑距离问题时会得到错误答案。问题出在初始化dp数组的边界情况上，导致在动态规划求解过程中无法正确更新dp[i][j]的值。

正确的边界情况应该是：

• 当s1为空串时，需要插入s2的所有字符，即dp[0][j] = j
• 当s2为空串时，需要删除s1的所有字符，即dp[i][0] = i

修改后的代码如下：

def minDistance(s1, s2):
    m = len(s1)
    n = len(s2)
    
    # 初始化二维dp数组，dp[i][j]表示将s1的前i个字符转换为s2的前j个字符所需的最少操作次数
    dp = [[0] * (n+1) for _ in range(m+1)]
    
    # 边界情况，当s1为空串时，需要插入s2的所有字符
    for j in range(1, n+1):
        dp[0][j] = j
    
    # 边界情况，当s2为空串时，需要删除s1的所有字符
    for i in range(1, m+1):
        dp[i][0] = i
    
    # 动态规划求解
    for i in range(1, m+1):
        for j in range(1, n+1):
            # 如果s1的第i个字符等于s2的第j个字符，不需要操作，直接跳过
            if s1[i-1] == s2[j-1]:
                dp[i][j] = dp[i-1][j-1]
            else:
                # 否则，选择插入、删除、替换操作中的最小操作次数
                dp[i][j] = min(dp[i-1][j] + 1, # 删除s1的第i个字符
                               dp[i][j-1] + 1, # 插入s2的第j个字符
                               dp[i-1][j-1