这篇我们看看最长公共子序列的另一个版本，求字符串相似度(编辑距离)，我也说过了，这是一个非常实用的算法，在DNA对比，网

页聚类等方面都有用武之地。

一：概念

     对于两个字符串A和B，通过基本的增删改将字符串A改成B，或者将B改成A，在改变的过程中我们使用的最少步骤称之为“编辑距离”。

比如如下的字符串：我们通过种种操作，痉挛之后编辑距离为3，不知道你看出来了没有？

二：解析

  可能大家觉得有点复杂，不好理解，我们试着把这个大问题拆分掉，将"字符串 vs 字符串“，分解成”字符 vs 字符串“，再分解

成”字符 vs 字符“。

”字符“vs”字符“

       这种情况是最简单的了，比如”A“与”B“的编辑距离很显然是1。

”字符”vs"字符串"

       ”A“改成”AB“的编辑距离为1，“A”与“ABA”的编辑距离为2。

“字符串”vs“字符串”

      “ABA”和“BBA”的编辑距离为1，仔细发现我们可以得出如下结论，”ABA“是由2³个子序列与”BBA“字符串求的的编辑距离集

合中取出的最小编辑距离，也就是说在这种情况下我们出现了重复计算的问题，我在求子序列”AB“和”BBA"的编辑距离时，我是由

子序列”A“和”BBA“与”B“和”BBA“之间的编辑距离中选出一个最小值，然而序列A和序列B早之前我已经计算过了，这种重复计算

的问题有点像”斐波那契”，正好满足“动态规划”中的最优子结构和重叠子问题，所以我们决定采用动态规划来解决。

三：公式

    跟“最长公共子序列”一样，我们采用一个二维数组来保存字符串X和Y当前的位置的最小编辑距离。

现有两个序列X={x₁,x₂,x_3，...x_i}，Y={y₁,y₂,y_3，....，y_i}，

设一个C[i,j]: 保存X_i与Y_j的当前最小的LD。

①： 当 X_i = Y_i 时，则C[i,j]=C[i-1,j-1]；

②：当 X_i != Y_i 时， 则C[i,j]=Min{C[i-1,j-1],C[i-1,j],C[i,j-1]}；

最终我们的C[i,j]一直保存着最小的LD。

四：代码

 1 using System; 2  3 namespace ConsoleApplication2 4 { 5     public class Program 6     { 7         static int[,] martix; 8  9         static string str1 = string.Empty;10 11         static string str2 = string.Empty;12 13         static void Main(string[] args)14         {15             while (true)16             {17                 str1 = Console.ReadLine();18 19                 str2 = Console.ReadLine();20 21                 martix = new int[str1.Length + 1, str2.Length + 1];22 23                 Console.WriteLine("字符串 {0} 和 {1} 的编辑距离为:{2}n", str1, str2, LD());24             }25         }26 27         /// 
28         /// 计算字符串的编辑距离29         /// 
30         /// 31         public static int LD()32         {33             //初始化边界值(忽略计算时的边界情况)34             for (int i = 0; i