7-3 编辑距离问题 (30 分)
设A和B是2个字符串。要用最少的字符操作将字符串A转换为字符串B。这里所说的字符操作包括 (1)删除一个字符； (2)插入一个字符； (3)将一个字符改为另一个字符。 将字符串A变换为字符串B所用的最少字符操作数称为字符串A到 B的编辑距离，记为d(A,B)。 对于给定的字符串A和字符串B，计算其编辑距离 d(A,B)。
输入格式:
第一行是字符串A，文件的第二行是字符串B。
提示：字符串长度不超过2000个字符。
输出格式:
输出编辑距离d(A,B)
输入样例:
在这里给出一组输入。例如：
fxpimu xwrs
输出样例:
在这里给出相应的输出。例如：
5
题目描述：通过研读题目，我们不难发现，是要求我们输入两个字符串，并且求出他们的编辑距离：①将字符串A变换为字符串B所用的最少字符操作数称为字符串A到 B的编辑距离，记为d(A,B)。②字符操作包括 (1)删除一个字符； (2)插入一个字符； (3)将一个字符改为另一个字符。
算法描述：我们假设有字符串A（A.length()== a）和字符串B（B.length()== b）.对于一个字符串A来说，A[1]~A[a]到B的编辑距离取决于A[1]~A[a-1]到B的编辑距离。同时，对于一个字符串来说，A到B[1]~B[b]的编辑距离也取决于A到B[1]~B[b-1]的编辑距离。那么，我们就能够建立一个二维数组temp[2099][2099]来存放A字符串和B字符串之间的关系。
//temp[i][j]表示s1[1][i]和s2[1][j]的编辑距离 int temp[2022][2022];
心得体会：通过几道动态规划的练习题之后，觉得能否能够成功实现在于，问题是否能够分割，能否总最小的子问题扩展为原问题。很多算法建议我们考虑的时候从全局入手，去从大局考虑问题，但是动态规划来说，若是从大的方面来入手反而会混淆各种思维，特别是当动态规划附加了更多的条件的情况下，并没有很好的办法能够一下子面面俱全。因此从一个最小的子问题入手再返回原问题是最好的思考过程。