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  • [leetcode]72. Edit Distance 最少编辑步数

    Given two words word1 and word2, find the minimum number of operations required to convert word1 to word2.

     

    You have the following 3 operations permitted on a word:

     

    1. Insert a character
    2. Delete a character
    3. Replace a character

     

    题意: 

    给定两个串串: word1, word2;  找出word1变身成word2的最小步数的操作(仅限插入、删除和替换这三种操作)

     

    思路:

    动态规划的高频题,需要熟练掌握。

    字符串生成子序列或者字符串的匹配问题,要巴普诺夫条件反射想到dp。

    开一个2D array, dp[word1.length() + 1 ][ word2.length() + 1]

          word2 = 0  r o s
    
             0   0   
    
    word1 =  h
    
             o
    
             r
    
             s
    
             e

     

    用dp[i][j]来记录当前word1变身成word2的最小步数

    1.    若word1.charAt(i-1) == word2.charAt(j-1) 【留心字符串的index和2D array的坐标有差,这里很容易误写成word1.charAt(i) == word2.charAt(j) 】

      dp[i][j] = dp[i-1][j-1]   

      即若当前word1串串和word2串串的当前字符相同,则不需要做任何convert操作,直接将之前dp[i-1][j-1] 结果拿过来

     

    2.    若word1.charAt(i-1) == word2.charAt(j-1)

      dp[i][j] = min( dp[i-1][j-1],  dp[i-1][j],  dp[i][j-1] )  + 1 

           即若当前word1串串和word2串串的当前字符不同, 则

           要么word1插入 word2当前的字符, dp[i][j] = dp[i][j-1] + 1  

      要么word1删除 word1当前的字符, dp[i][j] = dp[i-1][j] + 1

           要么word1替换 word2当前的字符, dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1

           取以上三个操作中最小的步数

     

    代码:

     1 class Solution {
     2     public int minDistance(String s1, String s2) {
     3         int[][]dp = new int[s2.length() + 1][s1.length() + 1];
     4         dp[0][0] = 0;
     5         for(int i = 1; i<=s2.length(); i++){
     6             dp[i][0] = i;
     7         }
     8         for(int j = 1; j<=s1.length(); j++){
     9             dp[0][j] = j;
    10         }
    11         for(int i = 1; i<=s2.length(); i++){
    12             for(int j = 1; j<=s1.length(); j++){
    13                 if( s1.charAt(j-1) ==  s2.charAt(i-1)  ){
    14                     dp[i][j] = dp[i-1][j-1];
    15                 }else{
    16                     dp[i][j] =  Math.min(dp[i-1][j-1], Math.min(dp[i][j-1] , dp[i-1][j] ))  + 1 ;
    17                 }
    18             }      
    19         }
    20        return  dp[s2.length()][s1.length()];
    21     }
    22 }

                      

                       

     

     

     

     

     

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