【DP】712. 两个字符串的最小ASCII删除和

Allenlzcoder

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分类专栏： labuladong的算法小抄笔记文章标签： DP

于 2024-01-13 21:15:02 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Allenlzcoder/article/details/135575961

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本文介绍了如何使用动态规划方法(minimumDeleteSum)解决两个字符串的最小删除和问题，通过比较字符并计算不同字符的代价实现删除操作。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

题目
与583. 两个字符串的删除操作题目几乎一模一样！

法1：DP

Python

class Solution:
    def minimumDeleteSum(self, s1: str, s2: str) -> int:
        m, n = len(s1), len(s2)
        dp = [[0]*(n+1) for _ in range(m+1)]
        for i in range(1, m+1):
            dp[i][0] = dp[i-1][0] + ord(s1[i-1])
        for j in range(1, n+1):
            dp[0][j] = dp[0][j-1] + ord(s2[j-1])
        
        for i in range(1, m+1):
            for j in range(1, n+1):
                if s1[i-1] == s2[j-1]:
                    dp[i][j] = dp[i-1][j-1]
                else:
                    dp[i][j] = min(dp[i][j-1] + ord(s2[j-1]), dp[i-1][j] + ord(s1[i-1]))
        
        return dp[m][n]

Java

class Solution {
    public int minimumDeleteSum(String s1, String s2) {
        int m = s1.length() + 1, n = s2.length() + 1;
        int[][] dp = new int[m][n];
        for (int i = 1; i < n; ++i) { // 首行
            dp[0][i] = s2.charAt(i - 1) + dp[0][i - 1];
        }
        for (int i = 1; i < m; ++i) { // 首列
            dp[i][0] = s1.charAt(i - 1) + dp[i - 1][0];
        }
        for (int i = 1; i < m; ++i) {
            for (int j = 1; j < n; ++j) {
                if (s1.charAt(i - 1) == s2.charAt(j - 1)) {
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1];
                } else {
                    dp[i][j] = Math.min(dp[i - 1][j] + s1.charAt(i - 1), dp[i][j - 1] + s2.charAt(j - 1));
                }
            }
        }

        return dp[m - 1][n - 1];
    }
}