Description

Given a set of strings which just has lower case letters and a target string, output all the strings for each the edit distance with the target no greater than k.

You have the following 3 operations permitted on a word:

  • Insert a character
  • Delete a character
  • Replace a character

Example

Example 1:

Given words = `["abc", "abd", "abcd", "adc"]` and target = `"ac"`, k = `1`
Return `["abc", "adc"]`
Input:
["abc", "abd", "abcd", "adc"]
"ac"
1
Output:
["abc","adc"] Explanation:
"abc" remove "b"
"adc" remove "d"

Example 2:

Input:
["acc","abcd","ade","abbcd"]
"abc"
2
Output:
["acc","abcd","ade","abbcd"] Explanation:
"acc" turns "c" into "b"
"abcd" remove "d"
"ade" turns "d" into "b" turns "e" into "c"
"abbcd" gets rid of "b" and "d"

思路:滚动数组。用字典树对dfs进行优化。
class TrieNode{
public TrieNode[] sons;
public boolean isWord;
public String word; public TrieNode() {
int i;
sons = new TrieNode[26];
for (i = 0; i < 26; ++i) {
sons[i] = null;
} isWord = false;
} static public void Insert(TrieNode p, String word) {
int i;
char[] s = word.toCharArray();
for (i = 0; i < s.length; ++i) {
int c = s[i] - 'a';
if (p.sons[c] == null) {
p.sons[c] = new TrieNode();
} p = p.sons[c];
} p.isWord = true;
p.word = word;
}
} public class Solution {
/**
* @param words: a set of stirngs
* @param target: a target string
* @param k: An integer
* @return: output all the strings that meet the requirements
*/ int K;
int n;
char[] target;
List<String> res; // p is the current TrieNode
// f[] representss f[Sp][...]
void dfs(TrieNode p, int[] f) {
int[] newf;
int i;
if (p.isWord && f[n] <= K) {
res.add(p.word);
} for (int c = 0; c < 26; ++c) {
if (p.sons[c] == null) {
continue;
} // calc newf
newf = new int[n + 1];
// newf[...]: f[Sp + c][....] // newf[j] = Math.min(Math.min(f[j], newf[j-1]), f[j-1]) + 1;
for (i = 0; i <= n; ++i) {
newf[i] = f[i] + 1;
} for (i = 1; i <= n; ++i) {
newf[i] = Math.min(newf[i], f[i - 1] + 1);
} for (i = 1; i <= n; ++i) {
if (target[i - 1] - 'a' == c) {
newf[i] = Math.min(newf[i], f[i - 1]);
} newf[i] = Math.min(newf[i - 1] + 1, newf[i]);
} dfs(p.sons[c], newf);
}
} public List<String> kDistance(String[] words, String targets, int k) {
res = new ArrayList<String>();
K = k;
TrieNode root = new TrieNode();
int i;
for (i = 0; i < words.length; ++i) {
TrieNode.Insert(root, words[i]);
} target = targets.toCharArray();
n = target.length;
int[] f = new int[n + 1];
for (i = 0; i <= n; ++i) {
f[i] = i;
} dfs(root, f);
return res;
}
}

  

K Edit Distance的更多相关文章

  1. 动态规划 求解 Minimum Edit Distance

    http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7735272 自然语言处理(NLP)中,有一个基本问题就是求两个字符串的minimal Edit D ...

  2. Min Edit Distance

    Min Edit Distance ----两字符串之间的最小距离 PPT原稿参见Stanford:http://www.stanford.edu/class/cs124/lec/med.pdf Ti ...

  3. 利用编辑距离(Edit Distance)计算两个字符串的相似度

    利用编辑距离(Edit Distance)计算两个字符串的相似度 编辑距离(Edit Distance),又称Levenshtein距离,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 ...

  4. Minimum edit distance(levenshtein distance)(最小编辑距离)初探

    最小编辑距离的定义:编辑距离(Edit Distance),又称Levenshtein距离.是指两个字串之间,由一个转成还有一个所需的最少编辑操作次数.许可的编辑操作包含将一个字符替换成还有一个字符. ...

  5. LeetCode解题报告—— N-Queens && Edit Distance

    1. N-Queens The n-queens puzzle is the problem of placing n queens on an n×n chessboard such that no ...

  6. LeetCode(72) Edit Distance

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

  7. [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 ...

  8. [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 ...

  9. Edit Distance

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

随机推荐

  1. 2019秋季PAT甲级_C++题解

    2019 秋季 PAT (Advanced Level) C++题解 考试拿到了满分但受考场状态和知识水平所限可能方法不够简洁,此处保留记录,仍需多加学习.备考总结(笔记目录)在这里 7-1 Fore ...

  2. WordPress实现中英文数字之间自动加空格排版

    通常来说中文与英文.中文和数字之间加上空格的排版会更加好看,但是如果让我们在编辑文章的时候人工添加,感觉非常繁琐和让人厌烦,所以今天龙笑天下就来跟大家介绍一下WordPress如何实现中英文数字之间自 ...

  3. CSS中position 和float的使用说明(清晰)

    当构建页面排版时,有不同的方法可以使用.使用哪一种方法取决于具体页面的排版要求,在不同的情况下,某些方法可能好过于其他的方法. 比如,可以使用若干个浮动元素来构建一个整洁简洁的页面排版.或者,如果需要 ...

  4. Django的Xadmin使用

    Django Xadmin 通常在实际的开发当中, 除了前后端分离的项目, 还有一些前后端不分离的项目, 这样我们在访问不分离的页面的时候, 就可以通过Django自带的admin管理模块来轻松实现后 ...

  5. docker(三):服务services

    docker中services位于container上面,services可以控制image的运行方式,包括image运行时所需资源的大小 创建yml文件 yml文件定义了容器运行时的行为.我们先创建 ...

  6. opencv学习笔记D01

    目录 opencv学习笔记D01 一.图片读取 二.图片保存 三.图片展示 四.图片缩放 五.四种常用插值方式的比较 1.最近邻插值 2.双线性插值 3.区域插值 4.三次样条插值 我是尾巴: ope ...

  7. promethus监控mysql

    一.mysqld_exporter安装 下载页面 https://github.com/prometheus/mysqld_exporter/releases 下载最新版本 https://githu ...

  8. Locust性能测试_百度案例

    一.安装: 1.Locust在PyPI上可用,可以通过pip或easy_install安装:pip install locustio                2.查看Locust可用选项:loc ...

  9. SQL Server中,常用的全局变量

    在SQL Server中,全局变量是一种特殊类型的变量,服务器将维护这些变量的值.全局变量以@@前缀开头,不必进行声明,它们属于系统定义的函数.下表就是SQL Server中一些常用的全局变量. 全局 ...

  10. Spring AOP创建BeforeAdvice和AfterAdvice实例

    BeforeAdvice 1.会在目标对象的方法执行之前被调用. 2.通过实现MethodBeforeAdvice接口来实现. 3.该接口中定义了一个方法即before方法,before方法会在目标对 ...