解法都在代码里，不懂就留言或者私信

动态规划最经典题之一，如果写不出来，动态规划好好再学学

class Solution {
    /**这个题是动态规划最经典的题，另一个最经典的是背包问题 */
    public int minDistance(String word1, String word2) {
        /**如果一个为0，取另外一个的长度就可以了 */
        if(word1.length() == 0 || word2.length() == 0) {
            return word1.length() == 0? word2.length() : word1.length();
        }
        /**转成字符数组方便操作*/
        char[] wordArr1 = word1.toCharArray();
        char[] wordArr2 = word2.toCharArray();
        /**dp[i][j]表示word1的前i个字符转换成word2的前j个字符的最少操作数，这里注意数组的长度 */
        int[][] dp = new int[wordArr1.length + 1][wordArr2.length + 1];
        /**初始化第一行，也就是dp[0][j]，就是word1的前0个字符编辑成word2的前j个字符的代价，当然j是多少就需要多少次操作（添加） */
        for(int j = 0; j < dp[0].length; j++) {
            dp[0][j] = j;
        }
        /**初始化第一列,也就是dp[i][0]，就是word1的前i个字符编辑成word2的前0个字符的代码，有多少删除多少呗，还能咋样*/
        for(int i = 0; i < dp.length; i++) {
            dp[i][0] = i;
        }
        /**初始化一般位置，对于一般位置，有两种操作路径：
        1.使用word1的前i-1个字符编辑成word2的前j个字符，然后删除word1的i位置字符
        2.使用word1的前i个字符编辑成word2的前j-1个字符，然后加上word2的j位置字符
        3.word1的前i-1编辑成word2的前j-1，然后i位置的字符替换为j位置的字符（如果相同代价为0）
        两个谁代价小要谁 */
        for(int i = 1; i < dp.length; i++) {
            for(int j = 1; j < dp[i].length; j++) {
                /**这里我把1，2他们写一起了，以为本题什么操作代价都相同，所以1我写在最后了，如果你觉得不舒服可以改成min函数里各加1各1 */
                dp[i][j] = Math.min(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) + 1;
                /**把情况3和1，2的结果比以下 */
                dp[i][j] = Math.min(dp[i][j], dp[i-1][j-1] + (wordArr1[i-1] == wordArr2[j-1]? 0 : 1));
            }
        }
        /**返回word1的整个长度编辑成word2的整个长度的代价 */
        return dp[wordArr1.length][wordArr2.length];
    }
}

勉勉强强的结果