给你两个单词 word1 和 word2,请你计算出将 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
示例 1:
输入:word1 = "horse", word2 = "ros"
输出:3
解释:
horse -> rorse (将 'h' 替换为 'r')
rorse -> rose (删除 'r')
rose -> ros (删除 'e')
示例 2:
输入:word1 = "intention", word2 = "execution"
输出:5
解释:
intention -> inention (删除 't')
inention -> enention (将 'i' 替换为 'e')
enention -> exention (将 'n' 替换为 'x')
exention -> exection (将 'n' 替换为 'c')
exection -> execution (插入 'u')
思路:动态规划(自底向上)
dp[i][j] 代表 word1 到 i 位置转换成 word2 到 j 位置需要最少步数
所以,
当 word1[i] == word2[j],dp[i][j] = dp[i-1][j-1];
当 word1[i] != word2[j],dp[i][j] = min(dp[i-1][j-1], dp[i-1][j], dp[i][j-1]) + 1
其中,dp[i-1][j-1] 表示替换操作,dp[i-1][j] 表示删除操作,dp[i][j-1] 表示插入操作。
注意,针对第一行,第一列要单独考虑,我们引入 ‘ ’。如下图所示:
第一行,是 word1
为空变成 word2
最少步数,就是插入操作
第一列,是 word2
为空,需要的最少步数,就是删除操作
class Solution { public: int min(int a, int b, int c) { int m = a; if(b < m) m = b; if(c < m) m = c; return m; } int minDistance(string word1, string word2) { int n1 = word1.size(); int n2 = word2.size(); vector<vector<int>> dp(n1+1, vector<int>(n2+1)); for(int i = 1; i <= n2; ++i) dp[0][i] = dp[0][i-1]+1; for(int j = 1; j <= n1; ++j) dp[j][0] = dp[j-1][0]+1; for(int i = 1; i <= n1; ++i) { for(int j = 1; j <= n2; ++j) { if(word1[i-1] == word2[j-1]) dp[i][j] = dp[i-1][j-1]; else dp[i][j] = min(dp[i-1][j-1], dp[i][j-1], dp[i-1][j])+1; } } return dp[n1][n2]; } };