給你兩個單詞 word1 和 word2，請你計算出將 word1 轉換成 word2 所使用的最少運算元 ，
你可以對一個單詞進行如下三種操作：
插入一個字符
洗掉一個字符
替換一個字符
示例 1：
輸入：
word1 = "horse", word2 = "ros"
輸出：
3
解釋：
horse -> rorse (將 ‘h’ 替換為 ‘r’)
rorse -> rose (洗掉 ‘r’)
rose -> ros (洗掉 ‘e’)
示例 2：
輸入：
word1 = "intention", word2 = "execution"
輸出：
5
解釋：
intention -> inention (洗掉 ‘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’)
思路：
挨個比較字串中字符，若相等則等同比較下一位
若不相等，依次比較插入洗掉和替換對編輯距離的影響，
代碼：
class Solution
{
public:
int minDistance(string word1, string word2)
{
int m = word1.length();
int n = word2.length();
vector<vector<int>> dp(m + 1, vector<int>(n + 1));
for (int i = 1; i < m + 1; i++)
{
dp[i][0] = i;
}
for (int i = 1; i < n + 1; i++)
{
dp[0][i] = i;
}
for (int i = 1; i < m + 1; i++)
{
for (int j = 1; j < n + 1; j++)
{
if (word1[i - 1] == word2[j - 1])
dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1];
else
dp[i][j] = min(dp[i - 1][j - 1] + 1/*替換*/,
min(dp[i - 1][j] + 1/*洗掉*/,
dp[i][j - 1] + 1/*插入*/));
}
}
return dp[m][n];
}
};
來搞一波動態規劃~~~
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