【动态规划专题:编辑距离最少操作次数 | 编辑距离最少代价】

72. 编辑距离—最少操作次数

题目描述

给你两个单词 word1 和 word2， 请返回将 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

实现代码

class Solution {
   public static int minDistance(String word1,String word2){
            int m=word1.length();
            int n=word2.length();
            int[][] dp=new int[m+1][n+1];
            //确定baseCase的情况
            for(int i=1;i<=m;i++){
                dp[i][0]=i;
            }
            for(int j=1;j<=n;j++){
                dp[0][j]=j;
            }
            for (int i = 1; i <=m; i++) {
                for (int j = 1; j <=n; 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]+1,dp[i - 1][j]+1),dp[i - 1][j - 1]+1);
                    }
                }
            }
         return dp[m][n];
        }
}

编辑距离—编辑距离最少代价

题目描述

给定两个字符串str1和str2，再给定三个整数ic，dc和rc，分别代表插入、删除和替换一个字符的代价，请输出将str1编辑成str2的最小代价。

实现代码

import java.util.*;


public class Solution {
    /**
     * min edit cost
     * @param str1 string字符串 the string
     * @param str2 string字符串 the string
     * @param ic int整型 insert cost
     * @param dc int整型 delete cost
     * @param rc int整型 replace cost
     * @return int整型
     */
    public int minEditCost (String word1, String word2, int ic, int dc, int rc) {
        // write code here
        int m = word1.length();
        int n = word2.length();
        int[][] dp = new int[m + 1][n + 1];
        //确定baseCase的情况
        for (int i = 1; i <= m; i++) {
            dp[i][0] = i*dc;
        }
        for (int j = 1; j <= n; j++) {
            dp[0][j] = j*ic;
        }
        for (int i = 1; i <= m; i++) {
            for (int j = 1; j <= n; 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] + ic, dp[i - 1][j] + dc),
                                        dp[i - 1][j - 1] + rc);
                }
            }
        }
        return dp[m][n];
    }

}