leetcode72. Edit Distance
Given two words word1 and word2, find the minimum number of steps required to convert word1 to word2. (each operation is counted as 1 step.)
You have the following 3 operations permitted on a word:
a) Insert a character
b) Delete a character
c) Replace a character
编辑距离是算法导论的一道作业题,不过leetcode的这道题比较简单,权重都一样。
令dp[i][j]代表word1[0..i]和word2[0..j]的编辑距离
则当word1[i]==word[j]时,dp[i][j]=dp[i-1][j-1]
word1[i]!=word[j]时,dp[i][j] = min(dp[i-1][j],dp[i][j-1],dp[i-1][j-1])+1
class Solution {
public:
inline bool find(const string &str,char &ch)
{
for(char c:str)
{
if(c==ch)
return true;
}
return false;
}
inline int min(int a,int b,int c)
{
if(a<=b &&a<=c)
return a;
if(b<=a &&b<=c)
return b;
else return c;
}
int minDistance(string word1, string word2) {
int row = word1.length();
int col = word2.length();
if(row== || col==) return row+col;
vector<vector<int>> dp(row,vector<int>(col,));//dp[i][j]代表word1[0..i]和word2[0..j]的编辑距离
//先确定第一行和第一列
for(int i=;i<col;i++)
{
if(find(word2.substr(,i+),word1[]))
dp[][i] = i;
else
dp[][i] = i+;
}
for(int i=;i<row;i++)
{
if(find(word1.substr(,i+),word2[]))
dp[i][] = i;
else
dp[i][] = i+;
}
for(int i=;i<row;i++)
{
for(int j=;j<col;j++)
{
if(word1[i] == word2[j])
dp[i][j] = dp[i-][j-];
else
dp[i][j] = min(dp[i-][j],dp[i][j-],dp[i-][j-])+;
}
}
return dp[row-][col-];
}
};
leetcode72. Edit Distance的更多相关文章
- leetcode72. Edit Distance(编辑距离)
以下为个人翻译方便理解 编辑距离问题是一个经典的动态规划问题.首先定义dp[i][j表示word1[0..i-1]到word2[0..j-1]的最小操作数(即编辑距离). 状态转换方程有两种情况:边界 ...
- [leetcode72]Edit Distance(dp)
题目链接:https://leetcode.com/problems/edit-distance/ 题意:求字符串的最短编辑距离,就是有三个操作,插入一个字符.删除一个字符.修改一个字符,最终让两个字 ...
- [LeetCode] One Edit Distance 一个编辑距离
Given two strings S and T, determine if they are both one edit distance apart. 这道题是之前那道Edit Distance ...
- [LeetCode] Edit Distance 编辑距离
Given two words word1 and word2, find the minimum number of steps required to convert word1 to word2 ...
- Edit Distance
Edit Distance Given two words word1 and word2, find the minimum number of steps required to convert ...
- 编辑距离——Edit Distance
编辑距离 在计算机科学中,编辑距离是一种量化两个字符串差异程度的方法,也就是计算从一个字符串转换成另外一个字符串所需要的最少操作步骤.不同的编辑距离中定义了不同操作的集合.比较常用的莱温斯坦距离(Le ...
- LintCode Edit Distance
LintCode Edit Distance Given two words word1 and word2, find the minimum number of steps required to ...
- stanford NLP学习笔记3:最小编辑距离(Minimum Edit Distance)
I. 最小编辑距离的定义 最小编辑距离旨在定义两个字符串之间的相似度(word similarity).定义相似度可以用于拼写纠错,计算生物学上的序列比对,机器翻译,信息提取,语音识别等. 编辑距离就 ...
- [UCSD白板题] Compute the Edit Distance Between Two Strings
Problem Introduction The edit distinct between two strings is the minimum number of insertions, dele ...
随机推荐
- 利用SpringMVC参数绑定实现动态插入数据
javabean代码:public class User { private String firstName; private String lastName; public String getF ...
- 利用CART算法建立分类回归树
常见的一种决策树算法是ID3,ID3的做法是每次选择当前最佳的特征来分割数据,并按照该特征所有可能取值来切分,也就是说,如果一个特征有四种取值,那么数据将被切分成4份,一旦按某特征切分后,该特征在之后 ...
- 将requirejs进行到底(一)
随着网站功能逐渐丰富,网页中的js也变得越来越复杂和臃肿,原有通过script标签来导入一个个的js文件这种方式已经不能满足现在互联网开发模式,我们需要团队协作.模块复用.单元测试等等一系列复杂的需求 ...
- Windows phone 之 UserControl的应用
一.新建一个UserControl.xaml页面 MyUserControl.xaml 添加代码如下: <UserControl x:Class="bodypicture.MyUse ...
- float浮动引起的ul高度崩溃与overflow的关系
今天遇到的问题真的让人不得不吐槽,因为一个很小的问题,花费了半天的时间来才解决这个问题.一直认为自己对Html与Css了解应该算蛮不错的,但是今天遇到的事情让我不得不反省自己的学习心态上的错误 ...
- Struts面试笔记
Struts2面试题1.struts2工作流程Struts 2框架本身大致可以分为3个部分:核心控制器FilterDispatcher.业务控制器Action和用户实现的企业业务逻辑组件. 核心控制器 ...
- VMWare10安装Ubuntu 13.10过程
把这当成自己的第一篇文章吧,准备工作环境切换到linux,选择Ubuntu 13.10桌面版,Ubuntu官网下载 先安装VMWare10,这个没什么可说的,安装好后启动,点击"新建虚拟机& ...
- __unset()魔术方法 删除类内私有属性
__unset()魔术方法 删除私有属性 unset()对共有属性进行删除 可通过__unset()魔术方法对私有属性进行操作 当在类外部执行unset()函数时,自动执行类内__unset()魔术方 ...
- 帝国cms7.0设置标题图片(缺失状态下)
有时候因为我们没有设置标题图片,程序就会是使用自己的标题图片,这就是问题所在,现在有2个办法解决这个问题, [1]直接替换调程序的标签图片,但是这样的方法虽然简单,但是图片大小固定,要是每个模版的图片 ...
- Android Camera拍照 压缩
http://www.linuxidc.com/Linux/2014-12/110924.htm package com.klp.demo_025; import java.io.ByteArrayI ...