• Edit Distance


    Given two words word1 and word2, find the minimum number of steps required to convert word1 to word2. (each operation is counted as 1 step.)

    You have the following 3 operations permitted on a word:

    a) Insert a character
    b) Delete a character
    c) Replace a character

    正确的解出来方法是用二维的dp。假如我们要将字符串str1变成str2, sstr1(i)是str1的子串,范围[0到i),sstr1(0)是空串,sstr2(j)是str2的子串,同上d(i,j)表示将sstr1(i)变成sstr2(j)的编辑距离

    首先d(0,t),0<=t<=str1.size()和d(k,0)是很显然的。
    当我们要计算d(i,j)时,即计算sstr1(i)到sstr2(j)之间的编辑距离,
    此时,设sstr1(i)形式是somestr1c;sstr2(i)形如somestr2d的话,
    将somestr1变成somestr2的编辑距离已知是d(i-1,j-1)
    将somestr1c变成somestr2的编辑距离已知是d(i,j-1)
    将somestr1变成somestr2d的编辑距离已知是d(i-1,j)
    那么利用这三个变量,就可以递推出d(i,j)了:
    如果c==d,显然编辑距离和d(i-1,j-1)是一样的
    如果c!=d,情况稍微复杂一点,

        1. 如果将c替换成d,编辑距离是somestr1变成somestr2的编辑距离 + 1,也就是d(i-1,j-1) + 1
        2. 如果在c后面添加一个字d,编辑距离就应该是somestr1c变成somestr2的编辑距离 + 1,也就是d(i,j-1) + 1
        3. 如果将c删除了,那就是要将somestr1编辑成somestr2d,距离就是d(i-1,j) + 1

    那最后只需要看着三种谁最小,就采用对应的编辑方案了。

    递推公式出来了,程序也就出来了。

    public class Solution {
        public int minDistance(String word1, String word2) {
           // 期中一个stirng 为空,编辑距离一定为 删除所有character 或是 插入所有characters
            if(word1 == null || word1.length() == 0) return word2.length();
            if(word2 == null || word2.length() == 0) return word1.length();
            int[][] table = new int[word1.length()+1][word2.length()+1];
            for(int i = 0; i < table.length; i++){
                for(int j = 0; j < table[i].length; j++){
                    if(i == 0){
                       // 第一行就是把string2(为空) 即为删除string1[j]为空的步数,
                        table[i][j] = j;
                    }else if(j == 0){
                       // 第一列就是把string1(为空) 即插入string1变为string2[i]的步数,
                        table[i][j] = i;
                    }else{
                        if(word1.charAt(i-1) == word2.charAt(j-1)){
                          // 两个字符相等 与table[i-1][j-1] 编辑距离相等
                            table[i][j] = table[i-1][j-1];
                        }else{
                         // 不想等取,从左边 左上 和 上编辑距离中最小的+1
                            table[i][j] = 1 + Math.min(table[i-1][j-1], Math.min(table[i-1][j],table[i][j-1]));
                        }
                    }
                }
            }return table[word1.length()][word2.length()];
        }
    }
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/RazerLu/p/3536703.html
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