Leetcode 72. 编辑距离 动态规划

原创 已于 2025-01-12 20:03:47 修改 · 261 阅读 · 0 ·
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#leetcode #动态规划 #算法

于 2025-01-12 19:45:41 首次发布

原题链接：Leetcode 72. 编辑距离

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class Solution {
   
   
public:
    int minDistance(string word1, string word2) {
   
   
        int m = word1.size();
        int n = word2.size();
        // dp[i][j]为把word1的前i个字符转换为word2的前j个字符所花的最少操作数
        vector<vector<int
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leetcode:72. 编辑距离
uncle_ll的博客
09-07 366
dp[i][j]表示字符word1[:i+1] 和word2[:j+1]二者相同时候需要执行的操作数。
LeetCode 72. 编辑距离 动态规划详解
Lentr0py的博客
08-12 1000
通过动态规划的思想，我们能够高效地解决编辑距离问题。通过合理定义dp数组的含义，状态转移方程，以及对初始状态的处理，可以解决类似的字符串转换问题。
leetCode 72. 编辑距离 动态规划 + 滚动数组 + 优化空间
呵呵哒!的博客
10-14 683
考虑它的最后一步，此题我们就考虑S1和S2的末尾字符是否相同，相同的话，我该怎么处理？对于此题也是一样，要么插入、要么删除、要么替换，在这三种方案里面选一个，编辑距离选一个代价最小的，就可以了！仅仅是S1的末尾字符是x，S2的末尾字符是y，只要把这个x换成y，就可以达到最优解！首先，对这个问题做一个定义，然后把这个问题进行分解。问题思考(O_O)?：如果我要进行插入操作，我是对谁进行操作？只要把这个1改一下，不要写1，把编辑代价加到对应的操作上即可！1.S1和S2的末尾字符相同，意味着可以剥离出去相同的。
Leetcode 72. 编辑距离 动态规划 优化 C++实现
且视他人之疑目如盏盏鬼火
09-05 1393
有四种情况，两个字母相等，这个位置就不用操作，向前继续递归；如果不相等，可以插入字母、删除字母、替换字母，取操作数最小的一个。行，每次递推只会取它的上一个格子的值，所以可以利用循环数组，来有效降低空间复杂度。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。中插入字母，那么这个位置的问题就解决了，这个时候要让。中前两行代码表示的意思是，如果在递归过程中出现了。列，先赋最大值，即当前位置可能出现的最大值。进入 dfs 函数。当前字母相等，则 这个位置的操作数。的指针前移，继续递归。
LeetCode-72. 编辑距离【字符串 动态规划】
zik的博客
04-12 1306
那么就在回顾上面讲过的dp[i][j]的定义，word1[i - 1] 与 word2[j - 1]相等了，那么就不用编辑了，以下标i-2为结尾的字符串word1和以下标j-2为结尾的字符串word2的最近编辑距离dp[i - 1][j - 1]就是 dp[i][j]了。if (word1[i - 1] == word2[j - 1]) 那么说明不用任何编辑，dp[i][j] 就应该是 dp[i - 1][j - 1]，即dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1];
动态规划LeetCode-72.编辑距离
2303_80070412的博客
02-02 778
这题是编辑距离的最少次数，我们把dp[i][j]的含义为：word1的前i个字符编辑转换成word2的前j个字符所需要的最少次数。初始化：（0，0）为空字符，所以dp[0][0]等于0，第一行空字符word1组成word2的则是一直插入的操作，所以dp[0][j] = j；来进行解题，动规五部曲（dp含义、递推公式、初始化、遍历顺序、打印数组） ，主要的就是把大问题拆解成小问题，小问题的值保存下来，从小问题的答案推导到最终答案，空间换时间。horse -> rorse (将 'h' 替换为 'r')
leetcode72. 编辑距离，二维动态规划
热爱C++和golang的学生
08-31 857
leetcode72. 编辑距离，二维动态规划
leetcode72. 编辑距离(java)
qq_45908682的博客
04-19 270
看了一篇微信推送 照着学了一下 仿佛懂了 自己写感觉还是好难 class Solution { public int minDistance(String word1, String word2) { int l1 = word1.length(); int l2 = word2.length(); int[][] dp = new int[l1 + 1][l2 + 1]; for(int i = 0; i <= l1;
LeetCode 72.编辑距离
ByteMaster_的博客
02-05 677
定义二维数组。
leetcode 72. 编辑距离
neoyek的博客
07-01 423
注意点:1,0行，0列，空位置必须留下来2、红色位置class Solution { public int minDistance(String word1, String word2) { /* 策略：dp[i][j]为从str1(0~i-1)变为str2(0~j-1)的最小成本,行列第一个为空！ */ int l1=wor...
【CT】LeetCode手撕—72. 编辑距离
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编辑举例 ——> 动态规划。
Leetcode 72.编辑距离
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1、边界条件需要限定到:j+1 or : i+1。
leetcode 72. 编辑距离-java实现
qq_41810415的博客
10-04 455
经典的动态规划编辑距离的问题给你两个单词 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代码案例：输入：word1 = “horse”, word2 = “ros”输出：3解释：horse -> rorse (将 ‘h’ 替换为 ‘r’)rorse -> rose (删除 ‘r’)rose -> ros (删除 ‘e’)
【Leetcode hot 100】1.两数之和
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xtreallydance的博客
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字母异位词分组(每天刷力扣hot100系列)
2301_79139273的博客
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本文介绍了三种解决变位词分组问题的方法：1.遍历法：通过排序字符串作为键，使用双重循环和标记数组进行分组，时间复杂度高；2.哈希桶法：利用哈希表存储排序后的字符串作为键，直接分组，时间复杂度O(nklogk)；3.计数法：统计字符出现次数作为键，时间复杂度优化到O(n(k+26))。文章对比了各种方法的时空复杂度，并讲解了push_back与emplace_back的区别。哈希桶法在实现效率和代码简洁性上表现最佳，而计数法则在时间复杂度上更优。
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leetcode 2683. 相邻值的按位异或 中等
2401_88085478的博客
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