P1279 字串距离

最新推荐文章于 2024-10-21 16:42:25 发布
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分类专栏： A -- 题解 文章标签： 动态规划
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u012972031/article/details/120489846


此题不难看出为O(n^2)的二维DP，首先考虑状态方程。
容易想到，对于f[i][j]，只有两种选择：1.字符相减 2.使用空格
之所以任意一个字符都可以用空格和它比较，是因为空格可以无限/任意位置添加，所以无论怎样，都存在一个全用空格与字母比较的解。
可以发现，“ab"与” "和"ab"与"a “和"ab"与” a"唯一的不同就是a所比较的位置。
将两个字符串分别视为两个数组，由加法法则的交换律可知，贪心选择最优选项成立最优子结构。

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cmath>
using namespace std;
char a[3000],b[3000];
int len1,len2,k;
int f[3000][3000]
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P1279 字串距离【动规】
蒟蒻こんにゃく
06-11 529
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【DP】洛谷P1279 字串距离
鲤の游
03-20 198
Link 解 转换题意，可以得知： · 多余的空格是没有用的 · 一个字母要么和另一串的字母匹配要么就与空格匹配 · 无后效性 设 f[i][j]f[i][j]f[i][j] 为 第一个串处理完i个，第二个串处理完j个的最小距离 DP方程： f[i][j] = min{f[i-1][j]+k, f[i][j-1]+k, f[i-1][j-1]+abs(a[i]-b[j])} //第一个串的字符匹空格，第二个串的字符匹空格，上下串字符匹配 代码 #include<cstdio> #incl
距离.............
midsummer的专栏
07-08 570
P1680距离 Accepted 标签：动态规划动态规划 LCS 背景 简单的DP 描述 设有字符串X，我们称在X的头尾及中间插入任意多个空格后构成的新字符串为X的扩展串，如字符串X为”abcbcd”，则字符串“abcb_c_”，“_a_bcbcd_”和“abcb_c_”都是X的扩展串，这里“_”代
P1279 字串距离 (动态规划)
weixin_30535843的博客
04-16 199
题目描述 设有字符串X，我们称在X的头尾及中间插入任意多个空格后构成的新字符串为X的扩展串，如字符串X为”abcbcd”，则字符串“abcb□cd”，“□a□bcbcd□”和“abcb□cd□”都是X的扩展串，这里“□”代表空格字符。 如果A1是字符串A的扩展串，B1是字符串B的扩展串，A1与B1具有相同的长度，那么我扪定义字符串A1与B1的距离为相应位置上的字符的距离总和，而两个非空格字符的...
P1279字串距离.cpp
12-16
洛谷真题源代码【附注释】
【Luogu P1279】 字串距离
blog
03-20 230
字符串 A1 与 B1 分别为A，B的扩展串， 它俩的距离为相应位置上的字符的距离总和，两个非空格字符的距离为它们的 ASCII 码的差的绝对值，空格字符与其他任意字符之间的距离为 K，空格字符与空格字符的距离为 0。 请你写一个程序，求出字符串 A、B 的距离
P1279字串距离
qq_39554096的博客
10-15 354
【问题描述】        设有字符串X，我们称在X的头尾及中间插入任意多个空格后构成的新字符串为X的扩展串，如字符串X为”abcbcd”，则字符串“abcb□cd”，“□a□bcbcd□”和“abcb□cd□”都是X的扩展串，这里“□”代表空格字符。        如果A1是字符串A的扩展串，B1是字符串B的扩展串，A1与B1具有相同的长度，那么我扪定义字符串A1与B1的距离为相应位置上的字
P1279 字串距离（dp匹配）
积少成多，水滴石穿
01-03 218
题目链接：https://www.luogu.com.cn/problem/P1279 思路： 确定状态dp(i,j)表示字符串s1是1～i，s2是1～j，所以可以要更新dp(i,j)有三种状态， dp(i,j) = dp(i-1,j) + k; dp(i,j) = dp(i,j-1) + k; dp(i,j) = dp(i-1,j-1) + abs(s1[i] - s2[j]);...
P1279 字串距离-动态规划
LingFengGold
09-19 339
设有字符串X，我们称在X的头尾及中间插入任意多个空格后构成的新字符串为X的扩展串，如字符串X为”abcbcd”，则字符串“abcb□cd”，“□a□bcbcd□”和“abcb□cd□”都是X的扩展串，这里“□”代表空格字符。 如果A1是字符串A的扩展串，B1是字符串B的扩展串，A1与B1具有相同的长度，那么我扪定义字符串A1与B1的距离为相应位置上的字符的距离总和，而两个非空格字符的距离定义为...
洛谷P1279 字串距离（dp）
weixin_74754298的博客
10-21 1092
【代码】洛谷P1279 字串距离（dp）
【洛谷】P1279 字串距离
说文科技，做有态度的研究。
06-15 525
【洛谷】P1279 字串距离 1.题意 可以在一个字符串的任意位置插入若干个空格 定义两个字符的值的构成法则 求出两个字符串的距离值 2.分析 简单的dp题 状态转移公式： dp[i][j] = min(dp[i-1][j]+k,//a[i]和空格匹配 dp[i][j-1]+k,//空格和b[j]匹配 dp[i-1][j-1]+val);//二者直接匹配加上差值 需要注意初始化，否则会得到错误的结果 3.代码 #include <cstring> #include<iostream
P1279 字串距离-【普及+提高】DP
jisuanji2606414的博客
03-28 338
字串距离 - 洛谷 dp[i][j],代表a串i位置与b串j位置匹配的结果，可以i,j匹配，由dp[i-1][j-1]转移，可以i-1,j匹配，i位置匹配空格，可以i,j-1匹配，j位置匹配空格。 注意需要预处理出来头部和另一串全部位置的匹配情况，dp[0][i]=i*k,也就是全部用空格与子串进行匹配。 # include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> # include<malloc.h>
洛谷 P1279 字串距离 dp动态规划 java
aiwo1376301646的博客
06-16 261
//本题参考题解区第一位 //https://www.luogu.org/problemnew/solution/P1279 //dp[i-1][j-1]表示字符串a前i-1位，与字符串b前j-1位的最优解，就是最小距离 //那么当a和b各加上一位后，只把焦点盯在a和b的最后一位所对应的字符 //那么有以下三种情况 //1，a的最后一位对应为空dp[i-1][j]+k //2，b的最后一位对应...
字串距离
gengboting1的博客
09-26 198
#include #include using namespace std; int f[2001][2001]; char a[2001],b[2001]; int main() { cin>>a>>b; int lena=strlen(a); int lenb=strlen(b); // cout for(int i=0
Luogu 1279 字串距离（dp）
KGV093的博客
03-30 449
题目描述设有字符串X，我们称在X的头尾及中间插入任意多个空格后构成的新字符串为X的扩展串，如字符串X为”abcbcd”，则字符串“abcb□cd”，“□a□bcbcd□”和“abcb□cd□”都是X的扩展串，这里“□”代表空格字符。如果A1是字符串A的扩展串，B1是字符串B的扩展串，A1与B1具有相同的长度，那么我扪定义字符串A1与B1的距离为相应位置上的字符的距离总和，而两个非空格字符的距离定义...
8.1 字串距离
...
11-09 453
8.1     字串距离   源程序名            blast.???（pas, c, cpp） 可执行文件名        blast.exe 输入文件名          blast.in 输出文件名          blast.out 【问题描述】        设有字符串X，我们称在X的头尾及中间插入任意多个空格后构成的新字
RQNOJ 字串距离
我是传奇
05-22 155
点击打开链接 思路: 线性动态规划 分析: 1 题目要求两个字符串的最小距离 2 假设dp[i][j]表示字符串1前i个字符和字符串2的前j个字符的最小距离，那么我们很容易知道。dp[0][0] = 0，因为两个空的字符串的距离为0 dp[0][j] = dp[0][j-1]+k , dp[i][0] = dp[i-1][0]+k 3 那么很明显考虑字符串1第i个字符和字符串2的第j个...
找字串算法dijsktra
最新发布
02-20
### Dijkstra算法简介 Dijkstra算法是一种用于解决单源最短路径问题的经典贪心算法。该算法能够找到加权图中从起始节点到其他所有节点之间的最短路径，前提是边权重非负[^4]。 #### 算法核心思想 通过维护两个集合来工作：一个是已经找到了最短路径的顶点集S；另一个是尚未确定最短路径的顶点集Q。每次从未处理过的顶点集中选取距离最小的一个加入已知最短路径集合，并更新其相邻节点的距离值直到遍历完所有的顶点为止。 #### Python实现示例 下面是一个简单的Python版本的Dijkstra算法实现： ```python import sys from heapq import heappop, heappush def dijkstra(graph, start): n = len(graph) dist = [sys.maxsize] * n # 初始化距离数组，默认为无穷大 visited = [False] * n # 记录访问状态 prev = [-1] * n # 存储前驱节点以便构建最终路径 pq = [(0, start)] # 小根堆存储待处理节点及其当前估计代价 dist[start] = 0 # 起点到自身的距离设为零 while pq: d, u = heappop(pq) if visited[u]: continue visited[u] = True for v, weight in graph[u].items(): alt = dist[u] + weight if not visited[v] and alt < dist[v]: dist[v] = alt prev[v] = u heappush(pq, (alt, v)) return dist, prev ``` 此代码片段定义了一个`dijkstra()`函数接收邻接表形式表示的带权无向图以及起点编号作为参数返回每一对顶点间的最短路长度列表dist[]和重建这些路线所需的上一步索引prev[]。 --- 对于字符串匹配方面，在给定文本T内寻找模式P的位置的任务可以通过多种方式完成。其中一种高效的方法就是KMP(Knuth–Morris–Pratt)算法，它利用了部分匹配信息从而减少了不必要的字符比较次数提高了效率[^5]。
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