编辑距离（Edit Distance）是一种衡量两个字符串相似度的算法，广泛应用于自然语言处理、文本比较、数据纠错等领域。它的核心思想是通过计算将一个字符串转换为另一个字符串所需的最少单字符编辑操作次数，这些操作包括替换、插入和删除。在本例中，不匹配的字母代价是1，而插入一个空格的代价是2。这个特定的代价设定可能是因为在某些场景下，空格的插入可能比单个字符的错误更为严重。
编辑距离算法通常通过动态规划（Dynamic Programming）来实现，它将问题分解为更小的子问题并存储结果，避免了重复计算。下面是一个基于动态规划的编辑距离算法的简要步骤：
1. 初始化矩阵：创建一个二维数组，行数和列数分别对应两个待比较字符串的长度加1。数组的第一行和第一列分别初始化为从0到字符串长度的数字，表示删除或插入所有字符的代价。
2. 填充矩阵：对于数组中的每个元素(i, j)，如果两个字符串的第i个和第j个字符相同，则该位置的代价为上方元素（代表替换操作）；如果不同，代价取上方元素、左方元素（代表替换操作）和左上角元素（代表插入和删除操作）中的最大值。
3. 计算结果：矩阵右下角的元素即为两个字符串的最小编辑距离。
对于Java编程，实现编辑距离算法的代码可能如下：
```java
public int minDistance(String word1, String word2) {
int m = word1.length() + 1;
int n = word2.length() + 1;
int[][] dp = new int[m][n];
// 初始化第一行和第一列
for (int i = 0; i < m; i++) {
dp[i][0] = i;
}
for (int j = 0; j < n; j++) {
dp[0][j] = j * 2; // 插入空格代价为2
}
for (int i = 1; i < m; i++) {
for (int j = 1; j < n; j++) {
if (word1.charAt(i - 1) == word2.charAt(j - 1)) {
dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1];
} else {
dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]) + 1; // 取替换、删除较大代价
}
}
}
return dp[m - 1][n - 1];
}
```
在这个`minDistance`函数中，我们首先初始化一个`dp`矩阵，然后逐个填充矩阵元素。最后返回右下角的值作为结果。注意，这里插入空格的代价设为了2，所以初始化第一列时用的是乘2的操作。
编辑距离算法可以进行优化，例如使用“平滑”技巧减少空间复杂度，只保留两行或两列的最近数据。此外，对于特定的应用场景，还可以对代价函数进行调整，以适应不同的业务需求。
在"EditDistance-master"这个压缩包中，很可能包含了这个算法的Java实现，以及可能的测试用例和示例。通过分析和运行这个项目，你可以更深入地理解编辑距离算法及其在实际应用中的工作原理。
