给你两个单词 word1 和 word2， 请返回将 word1 转换成 word2 所使用的最少操作数 。 你可以对一个单词进行如下三种操作： 插入一个字符 删除一个字符 替换一个字符 使用空间压缩技巧

要实现这个功能，我们可以使用动态规划的方法。首先定义一个二维数组 dp，其中 dp[i][j] 表示转换 word1 的前 i 个字符到 word2 的前 j 个字符所需的最小操作数。我们可以通过以下几种情况更新 dp 数组：

1. 如果 word1 的第 i 个字符和 word2 的第 j 个字符相同，不需要做任何操作，dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1]（因为没有插入、删除或替换）
2. 如果 word1 的第 i 个字符不同，我们需要从插入、删除和替换三个操作中选择一个代价最小的操作：
- 插入：dp[i][j] = dp[i - 1][j] + 1（增加一个字符）
- 删除：dp[i][j] = dp[i][j - 1] + 1（减少一个字符）
- 替换：dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1]（替换一个字符）

开始时，dp[0][j] = j (插入所有字符) 和 dp[i][0] = i (删除所有字符)。

最终，dp[word1.length()][word2.length()] 就是我们需要的答案。

下面是 C++ 代码实现：

#include <vector>

int minDistance(std::string word1, std::string word2) {
    int m = word1.size();
    int n = word2.size();

    // 初始化 dp 数组
    std::vector<std::vector<int>> dp(m + 1, std::vector<int>(n + 1));
    for (int i = 0; i <= m; ++i) {
        dp[i][0] = i;
    }
    for (int j = 0; j <= n; ++j) {
        dp[0][j] = j;
    }

    // 动态规划计算最少操作数
    for (int i = 1; i <= m; ++i) {
        for (int j = 1; j <= n; ++j) {
            if (word1[i - 1][j - 1];
            } else {
                dp[i][j] = std::min({dp[i - 1][j], dp[i][j - 1], dp[i - 1][j - 1]}) + 1;
            }
        }
    }

    return dp[m][n];
}