解题（LevenshteinInstance--Levenshtein距离）

题目描述

Levenshtein 距离，又称编辑距离，指的是两个字符串之间，由一个转换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。编辑距离的算法是首先由俄国科学家Levenshtein提出的，故又叫Levenshtein Distance。

Ex：

字符串A:abcdefg

字符串B: abcdef

通过增加或是删掉字符”g”的方式达到目的。这两种方案都需要一次操作。把这个操作所需要的次数定义为两个字符串的距离。

要求：

给定任意两个字符串，写出一个算法计算它们的编辑距离。

请实现如下接口

/*  功能：计算两个字符串的距离

*  输入： 字符串A和字符串B

*  输出：无

*  返回：如果成功计算出字符串的距离，否则返回-1

*/

public   static   int calStringDistance (String charA, String  charB)

{

return  0;

}

输入描述:

输入两个字符串

输出描述:

得到计算结果

示例1

输入

abcdefg
abcdef

输出

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代码如下：

 package com.yzh.xuexi;
 import java.util.Scanner;

 public class LevenshteinInstance {

     public static void main(String[] args) {
         Scanner scanner=new Scanner(System.in);
         while (scanner.hasNext()) {
             System.out.println(levenshteinInstance(scanner.nextLine(), scanner.nextLine()));
         }
         scanner.close();
     }
     //动态规划（参考标准Levenshtein算法）
     private static  int levenshteinInstance(String a,String b) {
         int alength=a.length();
         int blength=b.length();
         int in1,in2,in3,temp;
         int[][]arr=new int[alength+1][blength+1];

         //当b串不存在时，距离随着a串的增长而增长(设置二维数组的初始边界值)
         for(int  i=1;i<=alength;i++){
             arr[i][0]=i;
         }
         //当a串不存在时，距离随着b串的增长而增长(设置二维数组的初始边界值)
          for(int i=1;i<=blength;i++){
              arr[0][i]=i;
          }
          for (int i = 1; i <= alength; i++) {
             for (int j = 1; j <= blength; j++) {
                 in1=arr[i][j-1]+1;//当a(i)和b(j-1)的距离已知，在a上插入
                 in2=arr[i-1][j]+1;//当a(i-1)和b(j)的距离已知，在a上删除

                 //当a(i-1)和b(j-1)的距离已知，如果a(i)==b(j),a(i)b(j)的距离等于a(i-1)b(j-1)的距离,否则加一
                 if(a.charAt(i-1)==b.charAt(j-1)){
                     in3=arr[i-1][j-1];
                 }else {
                     in3=arr[i-1][j-1]+1;
                 }
                 temp=Math.min(in1, in2);
                 arr[i][j]=Math.min(temp, in3);
             }
         }
          return arr[alength][blength];
     }

 }

参考：https://www.cnblogs.com/BlackStorm/p/5400809.html

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