字符串编辑距离算法混淆
string edit distance algorithm confusion
这里是编辑距离定义。我的问题是从单词 1 到单词 2 的编辑距离是否总是与从单词 2 到单词 1 的编辑距离相同，为什么？谢谢。
给定两个单词 word1 和 word2，编辑距离是将 word1 转换为 word2 所需的最小步数。
（每次操作算1步。）
一个词允许 3 种运算：
a) 插入一个字符
b) 删除一个字符
c) 替换一个字符
此致，
林
总是一样的：从 w1 到 w2 的过程可以 运行 以相同的步数倒退。
对于每个步骤 a) 都有相应的步骤 b)，反之亦然。每个步骤 c) 都可以被另一个步骤 c) 撤销。
是的，这两种方式的步骤数相同。因为在将 word1 转换为 word2 的最佳解决方案中，假设您要添加一个字符，那么最终在将 word2 转换为 word1 的最佳解决方案中，您将删除一个特点。因此，当您为这些删除和添加操作提供相同的成本时，无论您将 word1 转换为 word2 还是相反，成本将始终相同。
这里是编辑距离定义。我的问题是从单词 1 到单词 2 的编辑距离是否总是与从单词 2 到单词 1 的编辑距离相同，为什么？谢谢。
给定两个单词 word1 和 word2，编辑距离是将 word1 转换为 word2 所需的最小步数。 （每次操作算1步。）
一个词允许 3 种运算：
a) 插入一个字符 b) 删除一个字符 c) 替换一个字符
此致， 林
总是一样的：从 w1 到 w2 的过程可以 运行 以相同的步数倒退。
对于每个步骤 a) 都有相应的步骤 b)，反之亦然。每个步骤 c) 都可以被另一个步骤 c) 撤销。
是的，这两种方式的步骤数相同。因为在将 word1 转换为 word2 的最佳解决方案中，假设您要添加一个字符，那么最终在将 word2 转换为 word1 的最佳解决方案中，您将删除一个特点。因此，当您为这些删除和添加操作提供相同的成本时，无论您将 word1 转换为 word2 还是相反，成本将始终相同。