判断两个字符串的编辑距离是不是1. 关于编辑距离可以参见之前有一题leetcode[72] Edit Distance 思路： 如果字符串相差2个以及以上长度，那么肯定不止1，直接false 如果字符串长度相等，那么判断对应位置不同的字符数是不是1即可。 如果字符串长度相差1，那么肯定是 ...

Given two words word1 and word2, find the minimum number of operations required to convert word1 ...

1.定义理解 edit distance——指两个字符串之间，一个转为另一个的最小编辑次数（方式有：插入/删除/替换） 若edit distance越小，则字符串之间的相似度越高。 例1： 输入: word1 = "intention", word2 = "execution"输出 ...

编辑距离 编辑距离（Edit Distance），又称Levenshtein距离，是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。一般来说，编辑距离越小，两个串的相似度越大。例如将kitten一字转成 ...

编辑距离即从一个字符串变换到另一个字符串所需要的最少变化操作步骤（以字符为单位，如son到sun，s不用变，将o->s,n不用变，故操作步骤为1）。 为了得到编辑距离，我们画一张二维表来理解，以beauty和batyu为例： 图示如1单元格位置即是两个单词的第一个字符[b]比较 ...

给定两个单词 word1 和 word2，计算出将 word1 转换成 word2 所使用的最少操作数 。 你可以对一个单词进行如下三种操作： 插入一个字符删除一个字符替换一个字符示例 1: 输入: word1 = "horse", word2 = "ros"输出: 3解释: horse ...

算法基本原理：假设我们可以使用d[ i , j ]个步骤（可以使用一个二维数组保存这个值），表示将串s[ 1…i ] 转换为 串t [ 1…j ]所需要的最少步骤个数，那么，在最基本的情况下，即在i等于0时，也就是说串s为空，那么对应的d[0,j] 就是 增加j个字符，使得s转化为t，在j等于 ...