使用编辑距离解决axios跨域问题及算法应用

"这篇资源主要涉及的是编程问题和算法，特别是动态规划在计算字符串编辑距离中的应用。同时，提到了一些历年计算机科学机试题目，包括数字处理、字符操作、数学问题以及各种类型的编程挑战。" 文章的核心内容是关于如何计算两个字符串之间的编辑距离，这是一个在计算机科学中常见的问题，特别是在文本比较、错误检测和搜索引擎优化等领域有广泛应用。编辑距离，又称Levenshtein距离，是指通过插入、删除或替换操作将一个字符串转换成另一个字符串所需要的最少步骤数。在这个问题中，给出了一个使用动态规划方法来解决编辑距离的C语言实现。动态规划是一种通过构建表格来存储中间结果，从而避免重复计算，提高效率的算法设计策略。 代码中定义了一个名为`dyna`的函数，该函数接受两个字符串`str1`和`str2`及其长度作为参数。函数初始化了一个二维数组`p`，用于存储每个位置上的编辑距离。接着，通过双重循环遍历这个数组，对于每个位置`(i, j)`，如果对应的字符相同，则成本为0，否则为1。然后，它会考虑三种基本操作（插入、删除和替换）的成本，并取其中的最小值作为当前位置的编辑距离。 此外，资源还列举了一些历年华东师范大学计算机科学机试的题目，包括计算数字的数位、字符转换、找素数对、求最大公约数和最小公倍数、排序后的数值定位等。这些题目覆盖了基础的数学计算、字符串处理、算法设计等多个方面，展示了计算机科学教育中的典型问题。 在实际的编程练习和面试中，掌握这些问题的解决方案对于提升编程技能和问题解决能力至关重要。例如，计算和的数位问题可以通过不断除以10并累加计数来解决，而大写改小写的任务则需要理解ASCII码并进行适当的字符转换。这些题目不仅锻炼了编程基础，也强化了对算法和数据结构的理解。