题目链接:51nod 1183 编辑距离 #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> using namespace std; ; char a[N], b[N]; int dp[N][N];//dp[i][j]:a串的前i个字符转化成b串的前j个字符的最少操作数 int main(){ int i, j; scanf(, b+); ); ); ; i <= alen; ++i) dp[i][] =…

题目链接:https://www.51nod.com/onlineJudge/questionCode.html#!problemId=1183 编辑距离,又称Levenshtein距离(也叫做Edit Distance),是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数.许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符. 例如将kitten一字转成sitting: sitten (k->s) sittin (e->i) sitting (->g) 所以k…

1183 编辑距离 基准时间限制:1 秒 空间限制:131072 KB 分值: 0 难度:基础题  收藏  关注 编辑距离,又称Levenshtein距离(也叫做Edit Distance),是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数.许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符. 例如将kitten一字转成sitting: sitten (k->s) sittin (e->i) sitting (->g) 所以kitten和sitting的编辑…

>>点击进入原题测试<< 思路:这个题放在基础题,分值还是零分,好歹也给人家动态规划一点面子啊!刚开始写的想法是找到其最大公共字串,然后用两个字符串中最长字符串的长度减掉最大公共字符串的长度,这个思路应该也是对的,几天前写的,好像没用动态规划写然后错了:然后百度了下是用动态规划,然后重新写了下.换了个思路,然后手写了下样例的dp数组,寻找状态之间的关系. 以下AC代码: #include<string> #include<iostream> using na…

http://www.51nod.com/onlineJudge/questionCode.html#!problemId=1183. 题意不再赘述. 分析:大概和LCS差不多的吧   但是我用LCS转换貌似错了 搜的网上的题解  大概就是 如果(dp[i-1][j-1] dp[i-1][j] dp[i][j-1])转移过来   注意到 如果s[i] == p[j]的情况可以不用+1 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; ],p[]; ][]…

编辑距离,又称Levenshtein距离(也叫做Edit Distance),是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数.许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符. 例如将kitten一字转成sitting: sitten (k->s) sittin (e->i) sitting (->g) 所以kitten和sitting的编辑距离是3.俄罗斯科学家Vladimir Levenshtein在1965年提出这个概念. 给出两个字符串a,b,求…

编辑距离,又称Levenshtein距离(也叫做Edit Distance),是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数.许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符. 例如将kitten一字转成sitting: sitten (k->s) sittin (e->i) sitting (->g) 所以kitten和sitting的编辑距离是3.俄罗斯科学家Vladimir Levenshtein在1965年提出这个概念. 给出两个字符串a,b,求…

题目链接:http://www.51nod.com/onlineJudge/questionCode.html#!problemId=1183 1183 编辑距离  基准时间限制:1 秒 空间限制:131072 KB 分值: 0 难度:基础题  收藏  关注 编辑距离,又称Levenshtein距离(也叫做Edit Distance),是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数.许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符. 例如将kitten一字转成s…

原题链接:1183 编辑距离 题目分析:这个最少的操作次数,通常被称之为编辑距离."编辑距离"一次本身具有最短的意思在里面.因为题目有"最短"这样的关键词,首先我们想到的是 .是的,当  的距离为  的距离为  的时候,我们可以找到这样的操作次数的界限: 把  中字符全删了,再添加  的全部字符,操作次数 . 把  中字符删或加成  个,再修改操作次数最多 . 虽然,我们找到了这样的上界, 从实际角度并不可行,因为搜索空间是指数的,这取决于  中的字符种类--具体的…

1006 最长公共子序列Lcs 基准时间限制:1 秒 空间限制:131072 KB 分值: 0 难度:基础题  收藏  关注 给出两个字符串A B,求A与B的最长公共子序列(子序列不要求是连续的).   比如两个串为:   abcicba abdkscab   ab是两个串的子序列,abc也是,abca也是,其中abca是这两个字符串最长的子序列. Input 第1行:字符串A 第2行:字符串B (A,B的长度 <= 1000) Output 输出最长的子序列,如果有多个,随意输出1个. Inp…

https://leetcode-cn.com/problems/edit-distance/solution/bian-ji-ju-chi-mian-shi-ti-xiang-jie-by-labuladong/ (思路很好,有图很好理解) 动态规划该如何优化 描述 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示例 1: 输入: word1 = "horse&…

Description Let x and y be two strings over some finite alphabet A. We would like to transform x into y allowing only operations given below: Deletion: a letter in x is missing in y at a corresponding position. Insertion: a letter in y is missing in…

1072: 编辑距离 时间限制(普通/Java):1000MS/10000MS     内存限制:65536KByte 总提交: 917            測试通过:275 描写叙述 如果字符串的基本操作仅为:删除一个字符.插入一个字符和将一个字符改动成还有一个字符这三种操作. 我们把进行了一次上述三种操作的随意一种操作称为进行了一步字符基本操作. 以下我们定义两个字符串的编辑距离:对于两个字符串a和b,通过上述的基本操作,我们能够把a变成b或b变成a,那么字符串a变成字符串b须要的最少基本…

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 = "h…

51nod 1134 最长递增子序列 #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #define rep(i,l,r) for (int i=l; i<=r; i++) typedef long long ll; using namespace std; ; int n, s[N]; int dp[N]; int main(){ freopen(&q…

题目: 1183 编辑距离 基准时间限制:1 秒 空间限制:131072 KB 分值: 0 难度:基础题 收藏 关注 编辑距离,又称Levenshtein距离(也叫做Edit Distance),是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数.许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符. 例如将kitten一字转成sitting: sitten (k->s) sittin (e->i) sitting (->g) 所以kitten和sitting的…

1183 编辑距离 基准时间限制:1 秒 空间限制:131072 KB 分值: 0 难度:基础题  收藏  关注 编辑距离,又称Levenshtein距离(也叫做Edit Distance),是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数.许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符. 例如将kitten一字转成sitting: sitten (k->s) sittin (e->i) sitting (->g) 所以kitten和sitting的编辑…

编辑距离问题 给定两个字符串S和T,对于T我们允许三种操作:(1) 在任意位置添加任意字符(2) 删除存在的任意字符(3) 修改任意字符 问最少操作多少次可以把字符串T变成S? 例如: S＝  “ABCF”   T = “DBFG”那么我们可以 (1) 把D改为A(2) 删掉G(3) 加入C 所以答案是3. 输入 第1行:字符串a(a的长度 <= 1000). 第2行:字符串b(b的长度 <= 1000). 输出 输入a和b的编辑距离 输入示例 kitten sitting 输出示例 3 请选…

编辑距离概念描述 编辑距离,又称Levenshtein距离,是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数.一般情况下编辑操作包括: 将一个字符替换成另一个字符: 插入一个字符: 删除一个字符: 例如,将单词kitten转成单词sitting需要如下三个步骤: sitten (k→s) sittin (e→i) sitting (→g) 俄罗斯科学家Vladimir Levenshtein在1965年提出这个概念. 编辑距离的应用在信息检索.拼写纠错.机器翻译.命名实体抽取.同义词寻找…

CJOJ 1644 编辑距离 / Luogu 2758 编辑距离(动态规划) Description 字符串是数据结构和计算机语言里很重要的数据类型,在计算机语言中,对于字符串我们有很多的操作定义,因此我们可以对字符串进行很多复杂的运算和操作.实际上,所有复杂的字符串操作都是由字符串的基本操作组成.例如,把子串a替换为子串b,就是用查找.删除和插入这三个基本操作实现的.因此,在复杂字符串操作的编程中,为了提高程序中字符操作的速度,我们就应该用最少的基本操作完成复杂操作. 在这里,假设字符串的基本…

51nod 1118 机器人走方格: 思路:这是一道简单题,很容易就看出用动态规划扫一遍就可以得到结果, 时间复杂度O(m*n).运算量1000*1000 = 1000000,很明显不会超时. 递推式子:dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1].  dp[i][j]表示当规格为i*j  (m = i && n = j)  时本题的结果. 直接上代码: #include <stdio.h> #include <string.h> #defi…

转载请标注原链接:http://www.cnblogs.com/xczyd/p/3808035.html 编辑距离概念描述 编辑距离,又称Levenshtein距离,是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数.一般情况下编辑操作包括: 将一个字符替换成另一个字符: 插入一个字符: 删除一个字符: 例如,将单词kitten转成单词sitting需要如下三个步骤: sitten (k→s) sittin (e→i) sitting (→g) 俄罗斯科学家Vladimir Levensh…

问题 字符串的编辑距离也被称为距Levenshtein距离(Levenshtein Distance),属于经典算法,常用方法使用递归,更好的方法是使用动态规划算法,以避免出现重叠子问题的反复计算,减少系统开销. 思考 也许我们以前遇过这样一个问题: 计算两个字符串的相似度. 关于相似度的定义,从下面这个例子了解一下: 比如,对于"abcdefg"和"abcdef"两个字符串来说,我们认为可以通过增加/减少一个"g"的方式来达到目的.把这个操作所…

Description Let x and y be two strings over some finite alphabet A. We would like to transform x into y allowing only operations given below: Deletion: a letter in x is missing in y at a corresponding position. Insertion: a letter in y is missing in …

编辑距离,又称Levenshtein距离(也叫做Edit Distance),是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数.许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符. 例如将kitten一字转成sitting: sitten (k->s) sittin (e->i) sitting (->g) 所以kitten和sitting的编辑距离是3.俄罗斯科学家Vladimir Levenshtein在1965年提出这个概念. 给出两个字符串a,b,求…

Leetcode之动态规划(DP)专题-72. 编辑距离(Edit Distance) 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 示例 1: 输入: word1 = "horse", word2 = "ros" 输出: 3 解释: horse -> rorse (将 'h' 替换为 'r') rorse -> r…

斐波拉契数列 首先我们来看看斐波拉契数列,这是一个大家都很熟悉的数列: // f = [1, 1, 2, 3, 5, 8] f(1) = 1; f(2) = 1; f(n) = f(n-1) + f(n -2); // n > 2 有了上面的公式,我们很容易写出计算f(n)的递归代码: function fibonacci_recursion(n) { if(n === 1 || n === 2) { return 1; } return fibonacci_recursion(n - 1) +…

这节课主要针对字符串/序列上的问题,了解如果使用动态规划进行求解.上节课我们也讲过使用前缀和后缀的概念,他们如下所示: 接下来,我们通过三个问题来深入了解下动态规划使用前缀.后缀和子串怎么去解决括号问题,编辑距离,背包问题. 一.括号问题 Parenthesization 在进行一些列矩阵乘法时,我们如果设计括号,可以使计算更加高效? 解决过程如下图所示: 子问题:求矩阵们A的最优相乘方式: 猜:上一次矩阵相乘应在哪? 递归:最小化矩阵相乘的损失: 拓扑排序:增加子串的大小: 原问题:DP(0,…

72. 编辑距离 再次验证leetcode的评判机有问题啊!同样的代码,第一次提交超时,第二次提交就通过了! 此题用动态规划解决. 这题一开始还真难到我了,琢磨半天没有思路.于是乎去了网上喵了下题解看到了动态规划4个字就赶紧回来了. 脑海中浮现了两个问题: 为什么能用动态规划呢?用动态规划怎么解? 先描述状态吧: f[i][j]表示word1中的[0,i] 与 word2中[0,j]的最少操作数. 实际上这时候就能看出来了,当一个状态计算完成时,即一个状态的操作方案(决策)确定时,不影响后面状态…

这题是看起来很复杂,但是换个思路就简单了的题目. 首先每个点要么取b[i],要么取1,因为取中间值毫无意义,不能增加最大代价S. 用一个二维数组做动态规划就很简单了. dp[i][0]表示第i个点取1时(第0-i个点)得到的最大代价之和. dp[i][1]表示第i个点取b[i]时(第0-i个点)得到的最大代价之和. 每一个都由前面两个推出. #include <bits\stdc++.h> using namespace std; ]; ][]; // dp[][0]表示取1,dp[][1]表…