LeetCode之“动态规划”:Edit Distance
题目要求:
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
该题的解析宅自一博文:
我们维护的变量res[i][j]表示的是word1的前i个字符和word2的前j个字符编辑的最少操作数是多少。假设我们拥有res[i][j]前的所有历史信息,看看如何在常量时间内得到当前的res[i][j],我们讨论两种情况:
1)如果word1[i-1]=word2[j-1],也就是当前两个字符相同,也就是不需要编辑,那么很容易得到res[i][j]=res[i-1][j-1],因为新加入的字符不用编辑;
2)如果word1[i-1]!=word2[j-1],那么我们就考虑三种操作,如果是插入word1,那么res[i][j]=res[i-1][j]+1,也就是取word1前i-1个字符和word2前j个字符的最好结果,然后添加一个插入操作;如果是插入word2,那么res[i][j]=res[i][j-1]+1,道理同上面一种操作;如果是替换操作,那么类似于上面第一种情况,但是要加一个替换操作(因为word1[i-1]和word2[j-1]不相等),所以递推式是res[i][j]=res[i-1][j-1]+1。上面列举的情况包含了所有可能性,有朋友可能会说为什么没有删除操作,其实这里添加一个插入操作永远能得到与一个删除操作相同的效果,所以删除不会使最少操作数变得更好,因此如果我们是正向考虑,则不需要删除操作。取上面几种情况最小的操作数,即为第二种情况的结果,即res[i][j] = min(res[i-1][j], res[i][j-1], res[i-1][j-1])+1。
程序大概流程图如下:
程序如下:
class Solution {
public:
int min(int a, int b, int c)
{
int tmp = (a < b) ? a : b;
return (tmp < c) ? tmp : c;
} int minDistance(string word1, string word2) {
int szWord1 = word1.size();
int szWord2 = word2.size();
if(szWord1 == )
return szWord2;
if(szWord2 == )
return szWord1; vector<vector<int> > dp(szWord1 + , vector<int>(szWord2 + , ));
for(int i = ; i < szWord1 + ; i++)
dp[i][] = i;
for(int j = ; j < szWord2 + ; j++)
dp[][j] = j; for(int i = ; i < szWord1 + ; i++)
for(int j = ; j < szWord2 + ; j++)
{
if(word1[i-] == word2[j-])
dp[i][j] = dp[i-][j-];
else
dp[i][j] = min(dp[i-][j], dp[i][j-], dp[i-][j-]) + ;
} return dp[szWord1][szWord2];
}
};
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