leetcode 72. Edit Distance 编辑距离（字符串动态规划）

最新推荐文章于 2024-02-29 10:52:33 发布

weixin_42741175

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分类专栏： LeetCode 动态规划文章标签： leetcode 动态规划

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该博客讨论了如何使用动态规划解决LeetCode上的编辑距离问题，即找出将单词word1转换为word2所需的最小操作数，包括插入、删除和替换字符。通过示例解释了算法思路，并提到了代码实现中的语法要点。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Given two words word1 and word2, find the minimum number of operations required to convert word1 to word2.
You have the following 3 operations permitted on a word:
Insert a character
Delete a character
Replace a character
Example 1:
Input: word1 = “horse”, word2 = “ros”
Output: 3
Explanation:
horse -> rorse (replace ‘h’ with ‘r’)
rorse -> rose (remove ‘r’)
rose -> ros (remove ‘e’)
Example 2:
Input: word1 = “intention”, word2 = “execution”
Output: 5
Explanation:
intention -> inention (remove ‘t’)
inention -> enention (replace ‘i’ with ‘e’)
enention -> exention (replace ‘n’ with ‘x’)
exention -> exection (replace ‘n’ with ‘c’)
exection -> execution (insert ‘u’)
中文：给定两个单词 word1 和 word2，计算出将 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

非常经典的题目。一般字符串求极值的题，第一要想到字符串的动态规划算法。
算法：
在这里插入图片描述

代码：

class Solution {
public:
    int minDistance(string word1, string word2) {
        int len1=word1.size();
        int len2=word2.size();
        vector<vector<int>> dp(len1 + 1, vector<int>(len2 + 1));
        for (int i=0;i<=len1;i++) dp[i][0]=i;
        for (int j=0;j<=len2;j++) dp[0][j]=j;
        for(int i=1;i<=len1;i++){
            for(int j=1;j<=len2;j++){
                int diff;
                if(word1[i-1]==word2[j-1])
                    diff=0;
                else
                    diff=1;
                int temp=min(dp[i-1][j]+1,dp[i][j-1]+1); //min一次只能求2个
                dp[i][j]=min(temp,dp[i-1][j-1]+diff);
            }
        }
        return dp[len1][len2];
    }
};

语法注意：
1.二维数组的申请：

vector<vector<int>> dp(len1 + 1, vector<int>(len2 + 1));

2.min(a,b)：即min一次只能求两个的最小值