• 编辑距离


    编辑距离

    题目:
    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')

    解题思路:首先从两字符串的最后一个字符开始思考,此时有四种情况:

    1. 在word1最后插入word2的最后一个字符,此时的编辑次数=word1[0..word1.length-1]转化为word2[0..word2.length-2]的编辑次数+1
    2. 将word1的最后一个字符替换成word2的最后一个字符,此时的编辑次数=word1[0..word1.length-2]转化为word2[0..word2.length-2]的编辑次数+1
    3. 将word1的最后一个字符删除,此时的编辑次数=word1[0..word1.length-2]转化为word2[0..word2.length-1]的编辑次数+1
    4. 当两字符相等时,此时的编辑次数=word1[0..word1.length-2]转化为word2[0..word2.length-2]和上述三种操作中的编辑次数中取最小值
    class Solution {
        public int minDistance(String word1, String word2) {
            int len1 = word1.length(), len2 = word2.length();
            char[] ch1 = word1.toCharArray(), ch2 = word2.toCharArray();
            
            // 数组定义:dp[i][j]表示word1[0..i - 1]转化为word2[0..j - 1]的编辑次数
            int dp[][] = new int[len1 + 1][len2 + 1];
            
            // 初始化
            // dp[i][0] 表示word1[0..i - 1]转化为word2的空串时的编辑次数
            for(int i = 1; i <= len1; i++) {
                dp[i][0] = i;
            }
            
            // 同上
            for(int i = 1; i <= len2; i++) {
                dp[0][i] = i;
            }
            
            /**
            状态方程:dp[i][j] = min(dp[i - 1][j - 1], dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]) + 1
            **/
            for(int i = 1; i <= len1; i++) {
                for(int j = 1; j <= len2; j++) {
                    dp[i][j] = Math.min(Math.min(dp[i - 1][j - 1], dp[i - 1][j]), dp[i][j - 1]) + 1;
                    // 两字符相等
                    if(ch1[i - 1] == ch2[j - 1]) {
                        dp[i][j] = Math.min(dp[i - 1][j - 1], dp[i][j]);
                    }
                }
            }
            
            return dp[len1][len2];
        }
    }
    
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/katoMegumi/p/14245676.html
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