代码随想录算法训练营第五十五天|583. 两个字符串的删除操作、72. 编辑距离

文章讲述了如何通过动态规划方法解决LeetCode中的两个问题:1.删除操作,计算两个字符串最少需要删除多少字符使其相等;2.编辑距离,找到将一个字符串转换成另一个字符串所需的最少单字符操作次数。作者提供了代码示例和相关资源链接。

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583. 两个字符串的删除操作

class Solution {
    public int minDistance(String word1, String word2) {
        char[] char1 = word1.toCharArray();
        char[] char2 = word2.toCharArray();

        int len1 = char1.length;
        int len2 = char2.length;

        int dp[][] = new int [len1 + 1][len2 + 1];

        for(int i = 1; i <= len1; i++){
            for(int j = 1; j <= len2; j++){
                if(char1[i - 1] == char2[j - 1])
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
                else
                    dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]);
            }
        }

        return len1 + len2 - (2 * dp[len1][len2]);//和leetcode 1143只差在这一行。
    }
}

72. 编辑距离

public int minDistance(String word1, String word2) {
    int m = word1.length();
    int n = word2.length();
    int[][] dp = new int[m + 1][n + 1];
    // 初始化
    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++) {
            // 因为dp数组有效位从1开始
            // 所以当前遍历到的字符串的位置为i-1 | j-1
            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 - 1][j - 1], dp[i][j - 1]), dp[i - 1][j]) + 1;
            }
        }
    }
    return dp[m][n];
}

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