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181、【动态规划】leetcode ——72. 编辑距离(C++版本)

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原题链接:72. 编辑距离

解题思路

  • 动态规划五步曲:

(1)dp[i][j]含义:word1[i - 1]word2[j - 1]结尾子串,经过最少次增删改后,可让word1变为word2的步数。dp中的i对应word1中的i-1,dp中的j对应word2中的j-1。

(2)递推公式: word1[i-1]==word2[j-1]时,dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1],直接由上一步转移过来。不相等时,可能会进行三种操作:

  1. 增:dp[i][j - 1]要保持word1中0~i-1和word2中0~j-2相等后,再在word1的后面加上一个数,使其和word2中的j-1相等,也就是dp[i][j - 1] + 1加上一步增加操作。
  2. 删:dp[i - 1][j]要保持word1中0~i-2和word2中0~j-1相等后,让word1中第i个位置的元素删除,也就是dp[i - 1][j] + 1加上一步删除操作。
  3. 改:dp[i - 1][j - 1]要保持word1中0~i-2和word2中0~j-2相等后,再将word1的i-1处的元素改变,使其和word2的j-1处元素相等,也就是dp[i - 1][j - 1] + 1加上一个改变操作。

(3)dp数组初始化: dp[i][0] = dp[0][i] = i,另一方为0时需要删除i次或修改i次。

(4)遍历顺序: 从左到右,从上到下。

(5)举例:
image.png

class Solution {
public:int minDistance(string word1, string word2) {int n = word1.size(), m = word2.size();vector<vector<int>> dp(n + 1, vector<int>(m + 1));for(int i = 0; i <= n; i++)            dp[i][0] = i;for(int i = 0; i <= m; i++)            dp[0][i] = i;for(int i = 1; i <= n; i++) {for(int j = 1; j <= m; j++) {if(word1[i - 1] == word2[j - 1]) {dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1];} else {// 不相等时,进行时取增、删、改中最少的步数dp[i][j] = min(min(dp[i - 1][j] + 1, dp[i][j - 1] + 1), dp[i - 1][j - 1] + 1);}}}return dp[n][m];}
};

参考文章:72. 编辑距离

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