思路

  本题也是动态规划的解法，dp[i][j]代表的意思就是word1中0~i的字符串和word2中0 ~ j的字符串相等需要的步数，也是通过判断尾部字符是否相等的方式，如果相等的话也就不需要改动了取dp[i-1][j-1]的步数就行，如果不相等的话需要找个最小值，有可能是i结尾字符串和j-1结尾字符串重合度高步数少，也有可能是j结尾字符串和i-1结尾字符串重合度高步数少，两者取步数最小的情况，然后减去另一个尾部字符，+1，

代码示例

func minDistance(word1 string, word2 string) int {dp:=make([][]int,len(word1))for i:=0;i<len(dp);i++{dp[i]=make([]int,len(word2))}for i:=0;i<len(word1);i++{for j:=0;j<len(word2);j++{if word1[i]==word2[j]{if i-1<0 && j-1<0{dp[i][j]=0}else if i-1<0{dp[i][j]=j}else if j-1<0{dp[i][j]=i}else{dp[i][j]=dp[i-1][j-1]}}else{if i-1<0 && j-1<0{dp[i][j]=2}else if i-1<0{dp[i][j]=dp[i][j-1]+1}else if j-1<0{dp[i][j]=dp[i-1][j]+1}else{dp[i][j]=min(dp[i-1][j],dp[i][j-1])+1}}}}return dp[len(word1)-1][len(word2)-1]
}func min(a,b int)int{if a<b{return a}return b
}