在豆包MarsCode AI刷题平台学习的过程中，我遇到了一道关于DNA序列编辑的题目。这道题让我对动态规划有了更深的认识，也让我体会到生物信息学中的算法应用。在这里，我想分享一下自己的学习心得。
问题理解
这道题本质上是在求解两个字符串之间的编辑距离，也就是最少需要多少步操作能够将一个字符串转换成另一个字符串。起初我还有些困惑，后来发现这其实是一个经典的动态规划问题。
在生物信息学中，这种编辑距离的计算非常重要，因为它可以帮助研究人员比较不同DNA序列之间的相似度，从而分析基因的进化关系。
解题思路
一开始我尝试用贪心的方法解决，但很快发现这样得不到最优解。经过反复思考和尝试，我逐渐理解了使用动态规划的必要性：
- 每次可以选择插入、删除或替换操作
- 当前位置的最优解依赖于之前位置的最优解
- 需要记录中间状态避免重复计算
代码实现
def minEditSteps(dna1, dna2):
m, n = len(dna1), len(dna2)
# 创建动态规划数组
dp = [[0] * (n + 1) for _ in range(m + 1)]
# 初始化边界情况
for i in range(m + 1):
dp[i][0] = i
for j in range(n + 1):
dp[0][j] = j
# 填充dp数组
for i in range(1, m + 1):
for j in range(1, n + 1):
if dna1[i-1] == dna2[j-1]:
dp[i][j] = dp[i-1][j-1]
else:
dp[i][j] = min(
dp[i-1][j] + 1, # 删除
dp[i][j-1] + 1, # 插入
dp[i-1][j-1] + 1 # 替换
)
return dp[m][n]
我的理解过程
刚开始接触这个问题时，我其实有些困惑。特别是在处理"AACCGGTT"和"AACCTTGG"这个测试用例时，我发现了自己对问题理解的不足。通过画图和手动模拟，我慢慢理解了动态规划的状态转移过程：
- 如果两个字符相同，不需要编辑
- 如果不同，就要在三种操作中选择代价最小的一种
- 每个位置的决策都会影响后面的操作
收获与感悟
通过这道题，我真正体会到了算法在实际应用中的重要性。DNA序列比对这样的生物信息学问题，看似遥远，实际上就藏在我们身边。在解题过程中，我也深刻认识到：
- 与其盲目套用算法模板，不如先理解问题的本质
- 画图和手动模拟对理解问题很有帮助
- 有时候需要放慢脚步，仔细思考每个细节
学习建议
作为一个在学习路上的编程小白，我想分享一些个人的小建议：
- 不要害怕犯错，每个错误都是学习的机会
- 多用实际场景来理解抽象的算法概念
- 坚持动手实践，光看不练是不够的
感谢豆包MarsCode AI刷题平台提供了这样一个学习机会，让我能够在实践中提升自己。希望我的经验分享能对大家有所帮助。
