整理：程序媛山楂
题目：
给定两个单词 word1 和 word2，计算将 word1 转换成 word2 所需的最小操作数。可以进行插入、删除或替换操作。
引言：
“编辑距离” 是一个关于字符串处理和动态规划的问题。解决这个问题需要对动态规划的思想和字符串操作有一定的理解，同时需要找到一种方法来逐步逼近最小操作数。
通过解答这个问题，我们可以提升对动态规划的考虑，同时也能拓展对边界情况的处理。
算法思路：
为了计算编辑距离，我们可以使用动态规划的方法来逐步计算。具体思路如下：
初始化一个二维数组 dp，其中 dp[i][j]表示将 word1 的前 i 个字符转换成 word2 的前 j 个字符所需的最小操作数。
初始条件：dp[0][0] = 0，表示两个空字符串的编辑距离为 0。
对于第 i 个字符和第 j 个字符，存在三种操作方式：
在上述操作中，选择操作次数最小的方式来更新 dp[i][j]。
继续计算后面的字符，直到达到目标。
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以下是使用 Java 实现的 "编辑距离" 算法的示例代码：
public class EditDistance {public int minDistance(String word1, String word2) {int m = word1.length();int n = word2.length();int[][] dp = new int[m + 1][n + 1];for (int i = 0; i <= m; i++) {dp[i][0] = i;}for (int j = 0; j <= n; j++) {dp[0][j] = j;}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.min(dp[i - 1][j - 1],Math.min(dp[i][j - 1], dp[i - 1][j])) + 1;}}}return dp[m][n];}}算法分析：
示例和测试：
假设给定两个单词 word1 = "horse"和 word2 = "ros"，根据算法，最小操作数为 3。
我们可以使用以下代码进行测试：
public class Main {public static void main(String[] args) {EditDistance solution = new EditDistance();String word1 = "horse";String word2 = "ros";int minOps = solution.minDistance(word1, word2);System.out.println("Minimum operations: " + minOps);}}总结：
"编辑距离" 算法题要求计算将一个单词转换成另一个单词所需的最小操作数，是一个关于字符串处理和动态规划的问题。
通过实现这个算法，我们可以提升对动态规划的考虑，同时也能拓展对边界情况的处理。这个问题强调了如何使用动态规划来计算编辑距离。
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