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编辑距离是计算两个字符串变换所需的最小操作步骤的问题，包括插入、删除和替换操作。我们可以使用动态规划来解决这个问题，通过定义一个二维数组来记录状态。

定义状态：

初始化：

• 如果 word1为空，只需要删除 j 个字符，dp[0][j] = j。
• 如果 word2为空，只需要删除 i 个字符，dp[i][0] = i。

状态转移：

取这三种情况的最小值作为 dp[i][j]。

通过对两个字符串进行全局遍历，逐个比较字符，最终得到 dp[m][n]，即将 word1 转换为 word2 所需的最少操作数。

具体实现如下：

public int minDistance(String word1, String word2) {    int m = word1.length();    int n = word2.length();    int[][] dp = new int[m + 1][n + 1];        // 初始化边界    for (int i = 0; i <= m; i++) {        dp[i][0] = i;    }    for (int j = 0; j <= n; j++) {        dp[0][j] = j;    }        // 遍历每个字符    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,   // 删除                    dp[i][j - 1] + 1,   // 插入                    dp[i - 1][j - 1] + 1 // 替换                );            }        }    }    return dp[m][n];}

注意事项：

• 解决这个问题可以使用空间优化，将二维数组转换为一维数组，只记录当前行和上一行，节省内存。
• 字符比较时，可以直接字符匹配，确保兼容大小写。