最小编辑距离

最小编辑距离算法 最小编辑距离算法 简介: 通俗地来讲,编辑距离指的是在两个单词<w_1,w_2>之间,由其中一个单词w_1转换为另一个单词w_2所需要的最少单字符编辑操作次数。 定义的单字符编辑操作有三种, 每种操作的权重为1: 插入(Insertion) 删除(Deletion) 替换(Substitution) 假设求取字符串A和B 的 edit distance, 上述操作可理解... 阅读详情
编程题:最小编辑距离
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。
输入:“abc”,“adc”,5,3,2 输出:2
输入:“abc”,“adc”,5,3,100 输出:8

分析

使用动态规划进行解题,dp[i][j]表示str1的i 位置转换成 str2的j 位置需要最小代价

通过代码
public int minEditCost (String str1, String str2, int ic, int dc, int rc) {
        int len1 = str1.length();
        int len2 = str2.length();
        int[][] data = new int[len1+1][len2+1];
        //第一列肯定是删除,因为str2没有一个字母
        for(int i=1;i<=len1;i++){
            data[i][0] = i*dc;
        }
        //第一行肯定是新增,因为str2的字母数在逐渐增加
        for(int i=1;i<=len2;i++){
            data[0][i] = i*ic;
        }
        for(int i=1;i<=len1;i++){
            for(int j=1;j<=len2;j++){
                if (str1.charAt(i-1)==str2.charAt(j-1)){
                    data[i][j] = data[i-1][j-1];
                }else{
                    int delete = data[i-1][j]+dc;
                    int add = data[i][j-1]+ic;
                    int update = data[i-1][j-1]+rc;
                    data[i][j] = Math.min(Math.min(add,delete),update);
                }
            }
        }
        return data[len1][len2];
    }
最小编辑距离问题(Edition Distance) 注:这篇博客讨论的算法是怎样求解两个字符串的最小编辑距离,其目的是为了下一篇的虚拟DOM,来做一个预备工作,这里主要讨论的用LevenshteinDistanceLevenshtein Distance,主要通过的是动态规划。什么是最小编辑距离:给定一个长度为m和n的两个字符串,设有以下几种操作:替换(R),插入(I)和删除(D)且都是相同的操作。寻找到转换一个字符串插入到另一个需要修改的最小(操作 阅读详情

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