这篇文章主要介绍golang刷leetcode动态规划之如何编辑距离，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
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 -> rorse (将 'h' 替换为 'r')rorse -> rose (删除 'r')rose -> ros (删除 'e')
示例 2:
输入: word1 = "intention", word2 = "execution"输出: 5解释: intention -> inention (删除 't')inention -> enention (将 'i' 替换为 'e')enention -> exention (将 'n' 替换为 'x')exention -> exection (将 'n' 替换为 'c')exection -> execution (插入 'u')
解题思路：
编辑距离又称levenshtein距离，用来衡量两个字符串的相似度，假设俩字符串分别为word1和word2，用m[i][j]存word1[0:i],word2[0:j]（左闭右开）的编辑距离，对于i,和j位置编辑距离m[i+1][j+1]；
1，如果word1[i]==word2[j],则编辑距离是
A，m[i][j]，word1[0:i],word2[0:j]（左闭右开）的编辑距离
B，m[i][j+1]+1，word1[0:i],word2[0:j＋1]（左闭右开）的编辑距离
C，m[i+1][j]+1，word1[0:i＋1],word2[0:j]（左闭右开）的编辑距离
这3种情况下最小者
2，如果word1[i]!=word2[j],则编辑距离是
上述3个分支中，A替换为m[i][j]＋1
3，由于m[i+1][j+1]用到了m[i][j+1]，m[i+1][j]，m[i][j]，所以采用递增循环。
4，初始条件，为了便于初始化，我们这里有个优化技巧：在word1和word2之前加一个空格，则：
A，m[0][0]=0
B，m[i][0]=i
C，m[0][j]=j
func minDistance(word1 string, word2 string) int {if word1==""{return len(word2)}if word2==""{return len(word1)}m:=make([][]int,len(word1)+1)for i:=0;i<len(word1)+1;i++{m[i]=make([]int,len(word2)+1)}for i:=1;i<len(word1)+1;i++{m[i][0]=i}for j:=1;j<len(word2)+1;j++{m[0][j]=j}for i:=1;i<len(word1)+1;i++{for j:=1;j<len(word2)+1;j++{diff:=0if word1[i-1]!=word2[j-1]{diff=1}m[i][j]=min3(m[i-1][j]+1,m[i][j-1]+1,m[i-1][j-1]+diff)}}return m[len(word1)][len(word2)]}func min3(a,b,c int)int{if a<=b && a<=c{return a}if b<=a&&b<=c{return b}return c}
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