这个问题可以通过动态规划来解决。首先，我们需要定义dp[i][j]表示s的前i个字符和t的前j个字符相等所需的最少操作次数。然后，我们可以根据s[i]和t[j]是否相等来更新dp[i][j]。如果s[i]和t[j]相等，那么dp[i][j] = dp[i-1][j-1]。如果s[i]和t[j]不相等，那么dp[i][j] = min(dp[i-1][j-1], dp[i-1][j], dp[i][j-1]) + 1。最后，我们需要从dp[n][n]开始，根据dp数组倒推出操作序列。具体实现可以参考以下代码： ```python def min_operations(s, t): n = len(s) dp = [[0] * (n + 1) for _ in range(n + 1)] for i in range(1, n + 1): for j in range(1, n + 1): if s[i - 1] == t[j - 1]: dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] else: dp[i][j] = min(dp[i - 1][j - 1], dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]) + 1 i, j, operations = n, n, 0 while i > 0 and j > 0: if s[i - 1] == t[j - 1]: i -= 1 j -= 1 elif dp[i - 1][j - 1] < dp[i - 1][j]: i -= 1 operations += 1 else: j -= 1 operations += 1 print(operations) i, j, operations = n, n, 0 while i > 0 and j > 0: if s[i - 1] == t[j - 1]: i -=