HJ52 计算字符串的编辑距离

https://www.nowcoder.com/practice/3959837097c7413a961a135d7104c314

描述

Levenshtein 距离，又称编辑距离，指的是两个字符串之间，由一个转换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。编辑距离的算法是首先由俄国科学家Levenshtein提出的，故又叫Levenshtein Distance。
例如：
字符串A:abcdefg
字符串B: abcdef

通过增加或是删掉字符”g”的方式达到目的。这两种方案都需要一次操作。把这个操作所需要的次数定义为两个字符串的距离。
要求：
给定任意两个字符串，写出一个算法计算它们的编辑距离。
本题含有多组输入数据。

输入描述：

每组用例一共2行，为输入的两个字符串

输出描述：

每组用例输出一行，代表字符串的距离

示例1

输入：
abcdefg
abcdef
输出：
1

js实现

参考：

• 【动态规划终极绝杀！ LeetCode：72.编辑距离-哔哩哔哩】 https://b23.tv/tuCxlgX
• https://www.jianshu.com/p/d1d544641d47

const rl = require("readline").createInterface({ input: process.stdin });
let input_data=[]
rl.on('line',function(input){
    input_data.push(input)
    if(input_data.length===2){
        let [s1,s2]=input_data
        let dp=new Array(s1.length+1)
        for(let i=0;i<=s1.length;i++){
            dp[i]=new Array(s2.length+1)
            for(let j=0;j<=s2.length;j++){
                if(i===0){
                    dp[i][j]=j
                }else if(j===0){
                    dp[i][j]=i
                }else{
                    if(s1[i-1]===s2[j-1]){
                        dp[i][j]=dp[i-1][j-1]
                    }else{
                        dp[i][j]=Math.min(dp[i-1][j-1],dp[i-1][j],dp[i][j-1])+1
                    }
                }
            }
        }
        console.log(dp[s1.length][s2.length])
    }
   
})