給定兩個單詞 word1 和 word2，計算出將 word1 轉換成 word2 所使用的最少運算元 。
你可以對乙個單詞進行如下三種操作：
插入乙個字元
刪除乙個字元
替換乙個字元
示例 1:
輸入: word1 = "horse", word2 = "ros"
輸出: 3
解釋:
horse -> rorse (將 'h' 替換為 'r')
rorse -> rose (刪除 'r')
rose -> ros (刪除 'e')
示例 2:
輸入: word1 = "intention", word2 = "execution"
輸出: 5
解釋:
intention -> inention (刪除 't')
inention -> enention (將 'i' 替換為 'e')
enention -> exention (將 'n' 替換為 'x')
exention -> exection (將 'n' 替換為 'c')
exection -> execution (插入 'u')
題解：編輯距離是典型的動態規劃問題。
首先，我們考慮對於s1的每乙個字元，有四種選擇，什麼都不做，替換，刪除，新增；
假設dp[i][j]表示第乙個字串的前i個字元和s2的前j個字元變成相同所需要的最少操作次數。
if(s1[i]==s2[j]) dp[i][j]=dp[i-1][j-1];
else
dp[i][j]=min;
9for(int i=1;i<=n;++i) dp[i][0]=i;
10for(int j=1;j<=m;++j) dp[0][j]=j;
1112
for(int i=1;i<=n;++i)
13for(int j=1;j<=m;++j)14
20return
dp[n][m];21}
22 };
c++
Edit Distance編輯距離與動態規劃
編輯距離是指將乙個字串轉化為另外乙個字串，需要的最少的編輯操作次數，這些操作包括增加 刪除或者替換某個字元。可以看出，編輯距離越大，說明兩個字串的相似度越小 相反，編輯距離越小，說明這兩個字串的相似程度越大。兩個字串的編輯距離為0則說明這兩個字串相同。編輯距離的計算方式比較多，比較著名的有萊文斯坦距...
LeetCode動態規劃 72編輯距離
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leetcode 72 編輯距離 動態規劃
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