欧式距离：  曼哈顿距离：  汉明距离： 两个等长字符串s1与s2之间的汉明距离定义为将其中一个变为另外一个所需要作的最小替换次数 杰卡德距离： 

正确答案是 B: 曼哈顿距离。

曼哈顿距离（Manhattan Distance），也称为城市街区距离或L1距离，是指在标准坐标系中两个点在各个坐标轴上的绝对轴距的总和。它的计算公式为：

\[ d_{Manhattan}(P, Q) = \sum_{i=1}^{n} |p_i - q_i| \]

其中，\( P \) 和 \( Q \) 是两个点，\( p_i \) 和 \( q_i \) 分别是 \( P \) 和 \( Q \) 在第 \( i \) 维的坐标。

专业分析如下：

1. **欧氏距离（Euclidean Distance）**：这是最常用的距离度量，计算两个点之间的直线距离。公式为：
\[ d_{Euclidean}(P, Q) = \sqrt{\sum_{i=1}^{n} (p_i - q_i)^2} \]

2. **曼哈顿距离（Manhattan Distance）**：如前所述，它是各个坐标轴上的绝对差值的总和。适用于需要考虑路径的情况，如城市街区中的距离计算。

3. **汉明距离（Hamming Distance）**：用于衡量两个等长字符串之间的不同字符的个数。常用于信息编码和错误检测。

4. **杰卡德距离（Jaccard Distance）**：用于测量两个集合的相似性和多样性。公式为：
\[ d_{Jaccard}(A, B) = 1 - \frac{|A \cap B|}{|A \cup B|} \]

综上所述，曼哈顿距离是两个点在标准坐标系上的绝对轴距总和的正确答案。