[LeetCode]Edit Distance

最新推荐文章于 2020-06-22 10:16:26 发布

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本文介绍了一种使用动态规划方法解决字符串转换问题的技术，详细解释了如何通过给定两个单词，找到从一个单词转换为另一个单词所需的最小步骤数。包括基本操作如插入、删除和替换字符，并通过实例演示了算法实现。

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

动态规划。f(i,j)代表 word1 前i位和 word2 前 j位转换时最小的次数。

分两种情况，如果word1[i] == word2 [j]:

i位和j位相等，说明 f(i,j) = f(i-1,j-1).没有cost

如果word1[i] 和 word2[j] 不相等，分三种情况：

删除 f(i-1,j) 替换 f(i-1,j-1) 插入 f(i,j-1) f(i,j) = min(f(i-1,j),f(i-1,j-1),f(i,j-1))+1;

class Solution {
public:
    int minDistance(string word1, string word2) {
        int len1 = word1.size();
        int len2 = word2.size();
        if(len1==0)
            return len2;
        if(len2==0)
            return len1;
        vector<vector<int>> Dp (len1+1,vector<int>(len2+1,0)) ;
        for(int i=0; i<len1+1; ++i){
            Dp[i][0] = i;
        }
        for(int i=0; i<len2+1; ++i){
            Dp[0][i] = i;
        }
        for(int i=1; i<len1+1; ++i){
            for(int j=1; j<len2+1; ++j){
                if(word1[i-1] == word2[j-1]){
                    Dp[i][j] = Dp[i-1][j-1];
                }
                else{
                    Dp[i][j] = 1+min(Dp[i-1][j-1],Dp[i-1][j],Dp[i][j-1]);
                }
            }
        }
        return Dp[len1][len2];
    }
    int min(int a,int b, int c){
        int min = a;
        if(min>b)
            min = b;
        if(min>c)
            min = c;
        return min;
    }
};