Leetcode之动态规划(DP)专题-72. 编辑距离(Edit Distance)
Leetcode之动态规划(DP)专题-72. 编辑距离(Edit Distance)
给定两个单词 word1 和 word2,计算出将 word1 转换成 word2 所使用的最少操作数 。
你可以对一个单词进行如下三种操作:
- 插入一个字符
- 删除一个字符
- 替换一个字符
示例 1:
输入: word1 = "horse", word2 = "ros"
输出: 3
解释:
horse -> rorse (将 'h' 替换为 'r')
rorse -> rose (删除 'r')
rose -> ros (删除 'e')
示例 2:
输入: word1 = "intention", word2 = "execution"
输出: 5
解释:
intention -> inention (删除 't')
inention -> enention (将 'i' 替换为 'e')
enention -> exention (将 'n' 替换为 'x')
exention -> exection (将 'n' 替换为 'c')
exection -> execution (插入 'u')
我们定义dp[i][j]为:
截取长度为i的word1字符串 需要更改多少次才能变成 截取长度为j的字符串。
举例:
示例1中,dp[1][1]代表"h"->"r" 需要多少次?
dp[2][2]表示"ho"变成"ro"需要多少次? 我们可以写出状态转移方程:如果word1[i]==word2[j],那么dp[i][j] = dp[i-1][j-1];
如果不相等,那么dp[i][j] = min(dp[i-1][j],dp[i][j-1],dp[i-1][j-1]); 我们画一下dp的表格
我们分析第一行内容:
h变成r需要1次,h->ro需要2次,h->ros需要3次。
那么这三个空填入的值分别为:1、2、3
h->ro是由h->r然后再增加一个o变成的,依次类推。
我们再来看这一步,ho->r需要2步,ho->ro,其中第二个o是相同的,不需要更改,所以等同于h->r
于是,状态转移方程就分析完了:
如果word1[i]==word2[j],那么dp[i][j] = dp[i-1][j-1];
如果不相等,那么dp[i][j] = min(dp[i-1][j],dp[i][j-1],dp[i-1][j-1]);
AC代码:
class Solution {
public int minDistance(String word1, String word2) {
int m = word1.length();
int n = word2.length();
int[][] dp = new int[m+1][n+1];
for (int i = 1; i < m+1; i++) {
dp[i][0] = dp[i-1][0]+1;
}
for (int i = 1; i < n+1; i++) {
dp[0][i] = dp[0][i-1]+1;
}
for (int i = 1; i < m+1; i++) {
for (int j = 1; j < n+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(Math.min(dp[i][j-1],dp[i-1][j]),dp[i-1][j-1]) + 1;
}
}
}
return dp[m][n];
}
}
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