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Edit Distance

2024-07-02 22:29:23   224人阅读

Given two words word1 and word2, find the minimum number of steps required to convert word1 to word2. (each operation is counted as 1 step.)

You have the following 3 operations permitted on a word:

a) Insert a character
b) Delete a character
c) Replace a character

分析：两个字符串的距离肯定不超过他们的长度之和（我们可以通过删除操作把两个串都转化为空串）。这两个字符串可以进行如下操作：

1.删除A串的第一个字符，然后计算A[2,...,lenA]和B[1,...,lenB]的距离；

2.删除B串的第一个字符，然后计算A[1,...,lenA]和B[2,...,lenB]的距离；

3.修改A串中的第一个字符为B串的第一个字符，然后计算A[2,...,lenA]和B[2,...,lenB]的距离；

4.修改B串中的第一个字符为A串的第一个字符，然后计算A[2,...,lenA]和B[2,...,lenB]的距离；

5.增加B串中的第一个字符为A串的第一个字符之前，然后计算A[1,...,lenA]和B[2,...,lenB]的距离；

6.增加A串中的第一个字符为B串的第一个字符之前，然后计算A[2,...,lenA]和B[1,...,lenB]的距离；

简而言之：

1.一步操作之后，再将A[2,...,lenA]和B[1,...,lenB]变成相同字符串；

2.一步操作之后，再将A[1,...,lenA]和B[2,...,lenB]变成相同字符串；

3.一步操作之后，再将A[2,...,lenA]和B[2,...,lenB]变成相同字符串；

具体情况参见：《编程之美》3.3计算字符串的相似度。

思路：递归方法，超时。

 

class Solution {
public:
    int calStringDistance(string word1,int start1,int end1,string word2,int start2,int end2)
    {
        if(start1>end1)
        {
            if(start2>end2)
                return 0;
            else
                return end2-start2+1;
        }
        if(start2>end2)
        {
            if(start1>end1)
                return 0;
            else
                return end1-start1+1;
        }
        if(word1[start1]==word2[start2])
        {
            return calStringDistance(word1,start1+1,end1,word2,start2+1,end2);
        }
        else
        {
            int t1=calStringDistance(word1,start1+1,end1,word2,start2,end2);
            int t2=calStringDistance(word1,start1,end1,word2,start2+1,end2);
            int t3=calStringDistance(word1,start1+1,end1,word2,start2+1,end2);
            return min(t1,min(t2,t3))+1;
        }
    }
    int minDistance(string word1, string word2) {
        calStringDistance(word1,0,word1.size()-1,word2,0,word2.size()-1);
    }
};

 

思路二：动态规划来解题。定义一个二维数组dp来表示字符串word1和word2之间的距离。这个公式可以如下表示：

1.word1[i]==word2[i]时，dp[i][j]=dp[i-1][j-1];

2.其他状况下，增删修改如下公式:dp[i][j]=min(dp[i-1][j-1]+1,min(dp[i-1][j]+1,dp[i][j-1]+1);

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

 


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