代码随想录day56

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想进个大厂

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文章标签：算法 leetcode 数据结构

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/JC0728/article/details/132438937

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文章介绍了两个关于字符串的算法：一个是计算两个字符串的最小删除操作次数，另一个是求解两个单词的最小编辑距离。这两个问题都使用了动态规划方法来求解。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

583 两个字符串的删除操作

class Solution {
public:
    int minDistance(string text1, string text2) {
        vector<vector<int>>dp(text1.size()+1,vector<int>(text2.size()+1,0));
        int result=0;
        for(int i=1;i<=text1.size();i++)
        {
            for(int j=1;j<=text2.size();j++)
            {
                if(text1[i-1]==text2[j-1])
                {
                    dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+1;
                }
                else
                {
                    dp[i][j]=max(dp[i][j-1],dp[i-1][j]);
                }
                result=dp[i][j]>result?dp[i][j]:result;
            }
        }
        return text1.size()+text2.size()-2*result;
    }
};

72编辑距离

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