72 Edit Distance

本文探讨使用动态规划方法解决将一个字符串转换为另一个字符串所需的最少操作次数问题,包括插入、删除和替换三种操作。

题意:给出两个字符串word1、word2,现有三种操作insert delete replace每次操作只能修改一个字符,求通过这三种操作把word1转变成word2的最少次数。

分析:动态规划。定义dp[i][j]表示word1的子串word1[0,i-1]转变成word2[0,j-1]的最小次数,动态转移方程为:


代码:

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


### 定义 编辑距离(Edit Distance),也称为Levenshtein距离,是衡量两个字符串之间相似程度的度量方法。它定义了通过插入、删除和替换操作将一个字符串转换为另一个字符串所需的最小操作次数。在信息论、语言学和计算机科学领域,它是用来度量两个序列相似程度的指标,通俗来讲,指的是在两个单词之间,由其中一个单词转换为另一个单词所需要的最少单字符编辑操作次数 [^1][^2]。 ### 使用方法 编辑距离可用于多种场景,如拼写检查、自然语言处理中的文本相似度计算等。例如在拼写检查中,对于用户输入的错误单词,可以通过计算它与词库中单词的编辑距离,找出编辑距离最小的单词作为建议的正确拼写。在计算两个字符串的编辑距离时,需要提供两个字符串作为输入,计算结果是一个非负整数,表示将一个字符串转换为另一个字符串所需的最小操作次数。例如可以使用编辑距离计算 "intention" 和 "execution" 的最小编辑距离 [^3]。 ### 实现代码 以下分别给出C#、Python和JavaScript的实现示例: #### C# 实现 ```csharp using System; class EditDistance { public static int Calculate(string s1, string s2) { int m = s1.Length; int n = s2.Length; int[,] dp = new int[m + 1, n + 1]; for (int i = 0; i <= m; i++) { for (int j = 0; j <= n; j++) { if (i == 0) { dp[i, j] = j; } else if (j == 0) { dp[i, j] = i; } else if (s1[i - 1] == s2[j - 1]) { dp[i, j] = dp[i - 1, j - 1]; } else { dp[i, j] = 1 + Math.Min(dp[i - 1, j - 1], Math.Min(dp[i - 1, j], dp[i, j - 1])); } } } return dp[m, n]; } } ``` #### Python 实现 ```python def min_edit_distance(source, target): m = len(source) n = len(target) dp = [[0 for _ in range(n + 1)] for _ in range(m + 1)] for i in range(m + 1): for j in range(n + 1): if i == 0: dp[i][j] = j elif j == 0: dp[i][j] = i elif source[i - 1] == target[j - 1]: dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] else: dp[i][j] = 1 + min(dp[i - 1][j - 1], dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]) return dp[m][n] source = "intention" target = "execution" mde = min_edit_distance(source, target) print(mde) ``` #### JavaScript 实现 ```javascript function minEditDistance(word1, word2) { const m = word1.length; const n = word2.length; const dp = Array.from({ length: m + 1 }, () => Array(n + 1).fill(0)); for (let i = 0; i <= m; i++) { for (let j = 0; j <= n; j++) { if (i === 0) { dp[i][j] = j; } else if (j === 0) { dp[i][j] = i; } else if (word1[i - 1] === word2[j - 1]) { dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1]; } else { dp[i][j] = 1 + Math.min(dp[i - 1][j - 1], dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]); } } } return dp[m][n]; } const source = "intention"; const target = "execution"; const mde = minEditDistance(source, target); console.log(mde); ```
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