• 1183 编辑距离


    1183 编辑距离

    编辑距离,又称Levenshtein距离(也叫做Edit Distance),是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符。
    例如将kitten一字转成sitting:
    sitten (k->s)
    sittin (e->i)
    sitting (->g)
    所以kitten和sitting的编辑距离是3。俄罗斯科学家Vladimir Levenshtein在1965年提出这个概念。
    给出两个字符串a,b,求a和b的编辑距离。
     
     

    输入

    第1行:字符串a(a的长度 <= 1000)。
    第2行:字符串b(b的长度 <= 1000)。

    输出

    输出a和b的编辑距离

    输入样例

    kitten
    sitting

    输出样例

    3


    典型的dp

    #include <bits/stdc++.h>
    #define N 1005
    using namespace std;
    
    int dp[N][N];
    int lens(string a, string b){
        int lena = a.length();
        int lenb = b.length();
        for(int i = 0; i <= lena; ++i ){
            dp[i][0] = i;
        }
        for(int i = 0; i <= lenb; ++i){
            dp[0][i] = i;
        }
        for(int i = 1; i <= lena; ++i){
            for(int j = 1; j <= lenb; ++j){
                int flag = 1;
                if(a[i-1] == b[j-1]){
                    flag = 0;
                }
                dp[i][j] = min(dp[i-1][j] + 1, min(dp[i][j-1] + 1, dp[i-1][j-1] + flag));
                //dp[i-1][j]+1表示删掉字符串a最后一个字符a[i]
                //dp[i][j-1]+1表示给字符串添加b最后一个字符
                //dp[i-1][j-1]+flag表示改变,相同则不需操作次数,不同则需要,用flag记录
            }
        }
        return dp[lena][lenb];
    }
    
    
    string a,b;
    int main(){
        cin>>a>>b;
        int ans = lens(a,b);
        cout<<ans<<endl;
        return 0;
    }

     

    概念

    字符串的编辑距离,又称为Levenshtein距离,由俄罗斯的数学家Vladimir Levenshtein在1965年提出。是指利用字符操作,把字符串A转换成字符串B所需要的最少操作数。其中,字符操作包括:

    • 删除一个字符     a) Insert a character
    • 插入一个字符     b) Delete a character
    • 修改一个字符     c) Replace a character

    例如对于字符串"if"和"iff",可以通过插入一个'f'或者删除一个'f'来达到目的。

      一般来说,两个字符串的编辑距离越小,则它们越相似。如果两个字符串相等,则它们的编辑距离(为了方便,本文后续出现的“距离”,如果没有特别说明,则默认为“编辑距离”)为0(不需要任何操作)。不难分析出,两个字符串的编辑距离肯定不超过它们的最大长度(可以通过先把短串的每一位都修改成长串对应位置的字符,然后插入长串中的剩下字符)。

     
    问题描述

     

     

    给定两个字符串A和B,求字符串A至少经过多少步字符操作变成字符串B。 

     


    问题分析

     

    1)首先考虑A串的第一个字符

      假设存在两个字符串A和B,他们的长度分别是lenA和lenB。首先考虑第一个字符,由于他们是一样的,所以只需要计算A[2...lenA]和B[2...lenB]之间的距离即可。那么如果两个字符串的第一个字符不一样怎么办?可以考虑把第一个字符变成一样的(这里假设从A串变成B串):

    • 修改A串的第一个字符成B串的第一个字符,之后仅需要计算A[2...lenA]和B[2...lenB]的距离即可;
    • 删除A串的第一个字符,之后仅需要计算A[2...lenA]和B[1...lenB]的距离即可;
    • 把B串的第一个字符插入到A串的第一个字符之前,之后仅需要计算A[1...lenA]和B[2...lenB]的距离即可。

    2)接下来考虑A串的第i个字符和B串的第j个字符。

      我们这个时候不考虑A的前i-1字符和B串的第j-1个字符。如果A串的第i个字符和B串的第j个字符相等,即A[i]=B[j],则只需要计算A[i...lenA]和B[j...lenB]之间的距离即可。如果不想等,则:

    • 修改A串的第i个字符成B串的第j个字符,之后仅需要计算A[i+1...lenA]和B[j+1...lenB]的距离即可;
    • 删除A串的第i个字符,之后仅需要计算A[i+1...lenA]和B[j...lenB]的距离即可;
    • 把B串的第j个字符插入到A串的第i个字符之前,之后仅需要计算A[i...lenA]和B[j+1...lenB]的距离即可。

      写到这里,自然会想到用递归求解或者动态规划求解,由于用递归会产生很多重复解,所以用动态规划。

     

     

    建动态规划方程

     

      用edit[i][j]表示A串和B串的编辑距离。edit[i][j]表示A串从第0个字符开始到第i个字符和B串从第0个字符开始到第j个字符,这两个字串的编辑距离。字符串的下标从1开始。

      dis[0][0]表示word1和word2都为空的时候,此时他们的Edit Distance为0。很明显可以得出的,dis[0][j]就是word1为空,word2长度为j的情况,此时他们的Edit Distance为j,也就是从空,添加j个字符转换成word2的最小Edit Distance为j;同理dis[i][0]就是,word1长度为i,word2为空时,word1需要删除i个字符才能转换成空,所以转换成word2的最小Edit Distance为i。

      则从上面的分析,不难推导出动态规划方程:

    ,其中

    上式中的min()函数中的三个部分,对应三种字符操作方式:

    edit[i-1][j]+1相当于给word2的最后插入了word1的最后的字符,插入操作使得edit+1,之后计算edit[i-1][j];

    edit[i][j-1]+1相当于将word2的最后字符删除,删除操作edit+1,之后计算edit[i][j-1];

    edit[i-1][j-1]+flag相当于通过将word2的最后一个字符替换为word1的最后一个字符。flag标记替换的有效次数。

    
    

     

     

    算法分析: 

      也就是说,就是将一个字符串变成另外一个字符串所用的最少操作数,每次只能增加、删除或者替换一个字符。
      首先我们令word1和word2分别为:michaelab和michaelxy(为了理解简单,我们假设word1和word2字符长度是一样的),dis[i][j]作为word1和word2之间的Edit Distance,我们要做的就是求出michaelx到michaely的最小steps。

      首先解释下dis[i][j]:它是指word1[i]和word2[j]的Edit Distance。dis[0][0]表示word1和word2都为空的时候,此时他们的Edit Distance为0。很明显可以得出的,dis[0][j]就是word1为空,word2长度为j的情况,此时他们的Edit Distance为j,也就是从空,添加j个字符转换成word2的最小Edit Distance为j;同理dis[i][0]就是,word1长度为i,word2为空时,word1需要删除i个字符才能转换成空,所以转换成word2的最小Edit Distance为i。下面及时初始化代码:

           for (int i = 0; i < row; i++) dis[i][0] = i;
           for (int j = 0; j < col; j++) dis[0][j] = j;

     

     

        下面来分析下题目规定的三个操作:添加,删除,替换。
        假设word1[i]和word2[j](此处i = j)分别为:michaelab和michaelxy
        如果b==y, 
            那么:dis[i][j] = dis[i-1][j-1]。                                                              
        如果b!=y,
            那么:添加:也就是在michaelab后面添加一个y,那么word1就变成了michaelaby,
                 此时  dis[i][j] = 1 + dis[i][j-1];
        上式中,1代表刚刚的添加操作,添加操作后,word1变成michaelaby,word2为michaelxy。
        dis[i][j-1]代表从word1[i]转换成word2[j-1]的最小Edit Distance,也就是michaelab转换成michaelx的最小
        Edit Distance,由于两个字符串尾部的y==y,所以只需要将michaelab变成michaelx就可以了,而他们之间的最
        小Edit Distance就是dis[i][j-1]。
    
    
        删除:也就是将michaelab后面的b删除,那么word1就变成了michaela,此时dis[i][j] = 1 + dis[i-1][j];
        上式中,1代表刚刚的删除操作,删除操作后,word1变成michaela,word2为michaelxy。dis[i-1][j]代表从
        word[i-1]转换成word[j]的最小Edit Distance,也就是michaela转换成michaelxy的最小Edit Distance,所以
        只需要将michaela变成michaelxy就可以了,而他们之间的最小Edit Distance就是dis[i-1][j]。
    
    
        替换:也就是将michaelab后面的b替换成y,那么word1就变成了michaelay,此时dis[i][j] = 1 + dis[i-1][j-1];
        上式中,1代表刚刚的替换操作,替换操作后,word1变成michaelay,word2为michaelxy。dis[i-1][j-1]代表从
        word[i-1]转换成word[j-1]的最小Edit Distance,也即是michaelay转换成michaelxy的最小Edit Distance,由
        于两个字符串尾部的y==y,所以只需要将michaela变成michaelx就可以了,而他们之间的最小Edit Distance就是
        dis[i-1][j-1]。
    
    
  • 相关阅读:
    ES6之Promise封装ajax()
    ECMAScript 6 入门之 展开运算符(...)
    函数篇:Callback----回调函数
    Vue-cli组件中写一个节流函数
    使用vant中的地址编辑组件
    js中substr()、substring()、chatAt()的区别
    npm使用国内淘宝镜像的方法
    js数组
    ECMAScript版本
    匿名函数的调用
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/zllwxm123/p/9904043.html
Copyright © 2020-2023  润新知