概念解釋：
編輯距離，又稱Levenshtein距離，是指兩個字串之間，由一個轉成另一個所需的最少編輯操作次數，如果它們的距離越大，說明它們越是不同，所以一般會用來表示兩個字串的相似度。允許的操作包括修改一個字元，插入一個字元，刪除一個字元。應用範圍非常廣泛，例如抄襲檢測，NLP。
要想知道從一個字串轉成另一個字串的最少變換次數，我們就需要用一個演算法，來求出兩個字串之間的最小編輯距離，最經典的演算法，就是動態規劃。

演算法思路：
動態規劃演算法，如果一直死摳細節是永遠找不到狀態和轉移方程的，還是要更加註重狀態的轉移。在這個問題裡面，字串變換的方法有修改、刪除、插入三種，那麼我們的轉移方程應該也包含三個部分，首先是狀態

程式碼：

#include <cstdio>
#include <cstring>
 

#include <iostream>
#include <algorithm>

using namespace std;

int len1, len2, dp[1005][1005];
char st1[1005], st2[1005];

int main()
{
    while(~scanf("%d %s %d %s",&len1,st1,&len2,st2))
    {
        memset(dp,0,sizeof(dp));
        for(int i=0;i<=len1;i++)
            dp[i][0]=i;
        for
 
(int j=0;j<=len2;j++)
            dp[0][j]=j;

        for(int i=1;i<=len1;i++)
        {
            for(int j=1;j<=len2;j++)
            {
                dp[i][j]=min(min(dp[i-1][j]+1,dp[i][j-1]+1), dp[i-1][j-1]+(st1[i-1]!=st2[j-1]));
            }
        }
        printf("%d\n",dp[len1][len2]);
    }

    return 0;
}

總結：
雖然思路挺簡單，程式碼也不長，編輯距離的概念也是在實際中應用廣泛的一個東西，也讓我再次體會到動規的神奇。