leetcode72+ 最小编辑距离，DP二维数组上求

最新推荐文章于 2025-02-14 17:30:32 发布

小堃哥

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分类专栏： Leetcode

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该博客探讨了LeetCode第72题——最小编辑距离的解决方法，重点在于使用动态规划（DP）二维数组来求解。当word1[i]与word2[j]不相等时，可以通过在word1[i]后添加字符来匹配word2[j]，此时操作数为f[i][j-1]+1。文章深入解析了这一过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

https://leetcode.com/problems/edit-distance/description/

class Solution {
public:
    int minDistance(string word1, string word2) {
        int len1 = word1.size(), len2 = word2.size();
        vector< vector<int>> f(len1+1, vector<int>(len2+1));
        for(int i=0; i<=len1; i++) f[i][0] = i;
        for(int j=0; j<=len2; j++) f[0][j] = j;
        for(int i=1; i<=len1; i++){
            for(int j=1; j<=len2; j++){
                if(word2[j-1]==word1[i-1]) f[i][j] = f[i-1][j-1];
                else{
                    int tmp = min(f[i][j-1], f[i-1][j]);
                    f[i][j] = min(f[i-1][j-1], tmp)+1;
                }
            }
        }
        return f[len1][len2];
    }
};

word1[i]==word2[j] 这个不用想，我们就看不相等的，比如word1[i]后面添加一个字符等于word2[j],可以看出 word1[i]要添加一次操作，是因为word2[j]这个字符惹的祸，是word2[j-1]再来一次操作就是到 word2[j].所以f[i][j]= f[i][j-1]+1