在生物信息学等领域，常常需要通过分析DNA序列来探究物种间的血缘关系等重要信息。就像小U这位古生物学家所面临的问题一样，通过比较两条DNA序列之间的最小变异次数来衡量它们血缘的远近，这其中蕴含着巧妙的算法思路和编程技巧，值得我们深入学习和剖析。
一、问题背景理解
DNA序列是由A、C、G、T这四种核苷酸组成的，并且存在添加、删除、替换这三种变异方式。我们的目标就是要编写一个算法，计算出两条给定的DNA序列之间所需的最小变异次数，因为这个最小变异次数能够直观地反映它们之间的血缘关系，变异次数越少，意味着血缘关系越近。例如像“AGT”和“AGCT”这样的两条DNA序列，经过分析得出最小变异次数为1，这就为判断它们之间的关联提供了量化的依据。 ## 二、代码整体结构与思路剖析
（一）函数定义与基础准备
代码中定义了名为“solution”的静态方法，它接收两个字符串类型的参数“dna1”和“dna2”，分别代表两条需要比较的DNA序列。在方法内部，首先获取两条DNA序列的长度，分别赋值给变量“m”和“n”。接着创建了一个二维数组“dp”，其维度为“[m + 1][n + 1]”，这个二维数组的作用至关重要，它是用来存储在计算过程中的中间结果的，是运用动态规划思想解题的关键数据结构。
（二）边界条件初始化
通过两个“for”循环来初始化二维数组“dp”的边界条件。对于“dp[i][0]（i从0到m）”，将其赋值为“i”，这其实对应的是当第二条DNA序列为空时，要让第一条DNA序列与空序列匹配，需要进行的操作次数就是第一条序列的长度，也就是依次删除所有核苷酸的次数。同理，对于“dp[0][j]（j从0到n）”，赋值为“j”，意味着第一条序列为空时，要匹配第二条序列就需要进行插入操作，次数等于第二条序列的长度。
（三）核心计算逻辑
采用嵌套的“for”循环来遍历两条DNA序列（从下标1开始，因为下标0对应的边界情况已经初始化了）。在每次循环中： - 首先判断当前位置对应的两个核苷酸是否相等，即“dna1.charAt(i - 1) == dna2.charAt(j - 1)”，如果相等，说明此处不需要进行变异操作，那么“dp[i][j]”的值就直接等于其左上角位置“dp[i - 1][j - 1]”的值，因为没有产生新的变异情况。 - 如果两个核苷酸不相等，那就需要考虑三种变异操作带来的不同情况了。“dp[i][j]”的值取删除操作（对应“dp[i - 1][j] + 1”，表示删除第一条序列当前位置的核苷酸，操作次数在上一状态基础上加1）、插入操作（对应“dp[i][j - 1] + 1”，即在第一条序列当前位置插入一个核苷酸，操作次数也在上一状态基础上加1）以及替换操作（对应“dp[i - 1][j - 1] + 1”，把第一条序列当前位置的核苷酸替换掉，操作次数同样加1）这三种情况中的最小值，通过“Math.min”函数巧妙地实现了取最小值的操作，以此来不断更新“dp[i][j]”，找到到当前位置为止的最小变异次数。
（四）返回最终结果与主函数测试
最后，返回“dp[m][n]”的值，这个值就是两条完整的DNA序列之间的最小变异次数。在“main”方法中，还给出了一些额外的测试样例，通过调用“solution”函数并将结果与预期的正确输出进行对比，利用“System.out.println”输出对比结果（“True”或“False”），方便我们验证代码对于不同输入的DNA序列能否准确计算出最小变异次数，从而检验代码逻辑的正确性。
三、学习收获与总结
通过对这个代码和对应问题的学习，我们清晰地认识到了动态规划思想在解决这类序列匹配、寻找最优操作次数问题上的强大作用。学会了如何根据问题特点合理地设置二维数组来存储中间状态，以及怎样准确地初始化边界条件，更重要的是掌握了在核心计算中依据不同情况进行状态转移、取最小值来逐步推导出最终结果的方法。同时，也看到了利用主函数中的测试样例去验证代码逻辑的常规做法，这对我们今后编写类似的具有动态规划特征的算法代码，以及解决涉及序列比较和最优操作选择等问题都有着很好的启发和借鉴意义，能助力我们不断提升编程解决实际问题的能力。
