题目描述
题目要求我们帮助小U通过最少的操作次数将字符串SS变为字符串TT的一个前缀。具体的操作包括：
- 修改
SS中的任意一个字符。 - 删除
SS末尾的字符。
解题思路
我们可以将问题分为两部分来解决：
- 如果
SS的长度小于等于TT的长度，我们通过比较两个字符串的前缀来确定需要修改的字符。 - 如果
SS的长度大于TT的长度，我们不仅需要比较前缀，还需要删除SS中多余的字符。
代码实现
def solution(S: str, T: str) -> int:
ans = 0
if len(S) <= len(T):
# 如果SS的长度小于等于TT的长度
for i in range(len(S)):
if S[i] != T[i]:
ans += 1 # 记录修改次数
else:
# 如果SS的长度大于TT的长度
for j in range(len(T)):
if S[j] != T[j]:
ans += 1 # 记录修改次数
ans += len(S) - len(T) # 记录需要删除的字符数
return ans
详细解析
-
长度比较：
- 首先，我们需要比较
SS和TT的长度。如果SS的长度小于等于TT的长度，我们只需要考虑如何通过修改SS中的字符使其成为TT的前缀。 - 如果
SS的长度大于TT的长度，我们需要先删除SS中多余的字符，然后再考虑修改字符。
- 首先，我们需要比较
-
前缀比较：
-
当
SS的长度小于等于TT的长度时，我们逐个字符比较SS和TT的前缀部分。如果某个字符不匹配，我们需要记录一次修改操作。 -
例如，对于样例1中的
S = "aba"和T = "abb"，我们比较S和T的前三个字符：S[0]和T[0]匹配。S[1]和T[1]匹配。S[2]和T[2]不匹配，因此需要一次修改操作。
-
最终，
ans为1，表示需要1次修改操作使S成为T的前缀。
-
-
-
当
SS的长度大于TT的长度时，我们需要删除SS中多余的字符，然后进行前缀比较。 -
例如，对于样例2中的
S = "abcd"和T = "efg"，S的长度为4，T的长度为3。我们需要删除S中超过T长度的部分，即删除d，S变为"abc"。 -
接下来，我们比较
"abc"和"efg"的前三个字符：S[0]和T[0]不匹配，需要一次修改操作。S[1]和T[1]不匹配，需要一次修改操作。S[2]和T[2]不匹配，需要一次修改操作。
-
最终，
ans为4，表示需要4次操作（3次修改操作 + 1次删除操作）使S成为T的前缀。
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-
特殊情况处理：
- 如果
SS和TT完全相同，那么不需要任何操作，ans为0。 - 如果
SS本身就是TT的前缀，那么也不需要任何操作，ans为0。
- 如果
知识点拓展
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前缀：
- 前缀是指字符串的起始部分。例如，字符串
"helloworld"的前缀可以是"hello"、"h"、"hellow"等。 - 判断一个字符串是否是另一个字符串的前缀可以通过简单的切片操作来实现，例如
S.startswith(T)可以判断字符串S是否以字符串T开头。
- 前缀是指字符串的起始部分。例如，字符串
-
动态规划：
- 虽然这道题可以通过简单的比较和删除来解决，但在更复杂的情况下，动态规划是一种有效的解决方法。动态规划可以用来解决最小编辑距离问题，即通过最少的插入、删除和修改操作使一个字符串变为另一个字符串。
- 例如，我们可以使用一个二维数组
dp[i][j]来表示将字符串S的前i个字符变为字符串T的前j个字符所需的最小操作次数。通过递推关系可以逐步求解出最终结果。
-
贪心算法：
- 贪心算法在某些情况下也可以用来解决字符串匹配问题。贪心算法的核心思想是每一步都选择当前最优的操作，从而在整体上达到最优解。
- 例如，我们可以从字符串的末尾开始删除字符，直到
SS的长度小于等于TT的长度，然后再进行前缀比较。
进阶...
-
不同操作的权重：
- 如果修改、删除和插入操作有不同的权重，例如修改操作权重为1，删除操作权重为2，插入操作权重为3，那么我们需要重新设计算法来考虑这些权重。
- 可以使用动态规划来解决这个问题，通过递推关系来逐步求解最小操作次数。
-
多字符串匹配：
- 如果问题扩展到多个字符串的匹配，例如给定多个
SS字符串，要求它们中哪一个通过最少的操作可以变为TT的前缀，我们可以将每个SS字符串分别与TT比较，记录每个字符串所需的操作次数，最后选择操作次数最少的字符串。
- 如果问题扩展到多个字符串的匹配，例如给定多个
