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  • leetcode-72-编辑距离

    问题:

    题解:为应用动态规划,我们定义 dp[i][j] 为从 word1[0..i) 到word2[0..j)转换的的最小次数。
    对于基本的情况,将一个字符串转换为一个空的字符串,所需操作的最小值就是字符串长度本身,因此很明显: dp[i][0]=i,dp[0][j]=j
    对于一般情况,从 word1[0..i) 到 word2[0..j) ,假设我们已知了从 word1[0..i-1) 到 word2[0..j-1) 转换的次数,可以分两种情况讨论。
    if word1[i] == word2[j]
    此时的的情况就不用多讲,直接dp[i][j]=dp[i-1][j-1]就可以了。
    if word1[i] != word2[j]
    此时的情况比较复杂,有以下三种可能性。
      下边含义理解为前边字符串转为后边字符串
    (1) 替换。如ror和ros,此时进行替换操作,r->s,此时dp[i][j]=dp[i-1][j-1] + 1;
    (2) 删除。如roee和ros,此时进行删除操作,delete s,此时dp[i][j]=dp[i-1][j] + 1
    (3) 插入。如roe和ross,此时进行插入操作,insert s,此时dp[i][j]=dp[i][j-1] + 1
    此时可以看出当word1[i] != word2[j] ,dp[i][j] = min(dp[i][j]=dp[i-1][j-1] , dp[i][j]=dp[i][j-1] , dp[i][j]=dp[i-1][j]) + 1
     
    package com.example.demo;
    
    public class Test72 {
    
        /**
         * 两个字符串的编辑距离
         * e    5   4   4   3
         * s    4   3   3   2
         * r    3   2   2   2
         * o    2   2   1   2
         * h    1   1   2   3
         * ''   0   1   2   3
         * i/j  ''  r   o   s
         * 状态转移方程:
         * 当word1的第i个字符等于,word2的第j个字符,则
         * dp[i][j] = dp[i-1][j-1]
         * 当不等于时
         * dp[i][j] = min(dp[i-1][j], dp[i][j-1], dp[i-1][j-1]) + 1
         */
        public int minDistance(String word1, String word2) {
            if (word1 == null || word2 == null) {
                return 0;
            }
            int len1 = word1.length();
            int len2 = word2.length();
            if (len1 == 0 || len2 == 0) {
                return len1 + len2;
            }
    
            int[][] dp = new int[len1 + 1][len2 + 1];
            // 初始化 当空串word1,转换为串word2需要的步数 ,即dp[0][j]
            // 初试话 当串word1,转换为空串word2需要的部署,即dp[i][0]
            for (int i = 0; i < len1 + 1; i++) {
                dp[i][0] = i;
            }
            for (int i = 0; i < len2 + 1; i++) {
                dp[0][i] = i;
            }
            // 动态规划状态转移方程
            for (int i = 1; i < len1 + 1; i++) {
                for (int j = 1; j < len2 + 1; j++) {
                    if (word1.charAt(i - 1) == word2.charAt(j - 1)) {
                        dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1];
                    } else {
                        dp[i][j] = Math.min(dp[i - 1][j], Math.min(dp[i][j - 1], dp[i - 1][j - 1])) + 1;
                    }
                }
            }
    
            return dp[len1][len2];
        }
    
    
        public static void main(String[] args) {
            Test72 t = new Test72();
            int i = t.minDistance("horse", "ros");
            System.out.println(i);
        }
    }
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/nxzblogs/p/11351850.html
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