C++ day56 两个字符串的删除操作 编辑距离

题目1：583 两个字符串的删除操作

题目链接：两个字符串的删除操作

对题目的理解

返回使两个单词word1和word2相同的最少删除多少个元素，两个单词至少包含一个字母，且仅包含小写字母

思路1：这道题与昨天的不同子序列很相似，只是有一点不同，不同子序列是使用s字符串去匹配t字符串，而本题可以对word1进行删减得到word2，也可以用word2删减获得word1，经过一系列删除操作，最终两个单词相等就可以了。

思路2：本题其实就是求word1和word2达到最长公共子序列时，使用两个单词的长度之和减去最长公共子序列的长度的2倍。

动态规划（思路1）

动规五部曲

1）dp数组及下标i的含义

dp[i][j]：以i-1结尾的word1和以j-1结尾的word2达到word1和word2相同的最少操作次数

2）递推公式

还是考虑两种情况，当前子串word1结尾的字符与子串word2结尾的字符相等和不等的情况

i）结尾的字符相等，即word1[i-1]==word2[j-1]，因为已经相等了，这两个字符就不会改变操作的次数，那么此时就不用考虑这两个字符了，（模拟将这两个字符删除），则当前的结果与这两个字符的前面的字符结尾(word1[i-1],word2[j-1])的结果相同，即dp[i][j] = dp[i-1][j-1]

ii）结尾的字符不等，因为word1[i-1]和word2[j-1]两个字符不等，所以考虑删除元素，这又可以分为3种情况，

 删除word1[i-1] ，也就是不考虑word1[i-1]这个元素了，那么在word1中没有这个元素了，则最终的结果应该是其前一个字符word1[i-2]与word2[j-1]进行比较，看是否相等， 

即 dp[i][j]=dp[i-1][j]+1，因为删除一个元素，所以加1

删除word2[j-1] ，不考虑word2[j-1]这个元素了，那么在word2中就没有这个元素了，则最终的结果应该是word2子串的前一个字符word2[j-2]与word1[i-1]进行比较，看是否相等，

即dp[i][j]=dp[i][j-1]，因为删除了一个元素，所以加1

删除word1[i-1]和word2[j-1]，不考虑word1[i-1]和word2[j-1]这两个元素了，那么在word1和word2中就没有这两个元素了，最终就是word2子串的前一个字符word2[i-2]与word1子串的前一个字符word1[i-2]进行比较 ，即 dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+2，因为删除了2个元素，所以加2

dp[i][j] = min(dp[i-1][j]+1,dp[i][j-1]+1,dp[i-1][j-1]+2)

3）dp数组初始化

根据递推公式，第一行，第一列都要进行初始化，即dp[i][0]   dp[0][j]都需要进行初始化

根据dp数组定义  dp[i][0]代表以i-1结尾的word1和以-1结尾的word2相同的最小操作次数，word2以-1结尾，说明word2是空串，那么要想达到两个子串相等，说明word1需要删除i个元素，需要最少操作i次，所以dp[i][0]=i

同理，dp[0][j]代表以-1结尾的word1和以j-1结尾的word2相同的最小操作次数，word1是空串，此时要想让两个子串相等，word1也需要变为空串，需要将word2中的元素全部删除才可以，即删除j个元素，最少操作j次  ，所以dp[0][j]=j

4）遍历顺序

根据递推公式，从左到右遍历，从上到下遍历

5）打印dp数组

代码，注意定义dp数组的时候，一定要word1.size()+1，一定要加1，因为dp数组的定义是以i-1结尾，最终要遍历到最后一个元素word1.size()-1的时候，才是dp数组的最后一个元素word1.size()减去1为结尾

class Solution {
public:int minDistance(string word1, string word2) {//定义dp数组vector<vector<int>> dp(word1.size()+1,vector<int>(word2.size()+1));//初始化dp数组for(int i=0;i<word1.size();i++) dp[i][0]=i;for(int j=0;j<word2.size();j++) dp[0][j]=j;for(int i=1;i<=word1.size();i++){for(int j=1;j<=word2.size();j++){if(word1[i-1]==word2[j-1]) dp[i][j]=dp[i-1][j-1];else dp[i][j]=min(dp[i-1][j]+1,min(dp[i][j-1]+1,dp[i-1][j-1]+2));}}return dp[word1.size()][word2.size()];}
};

上面的代码会出现如下错误

根据出现的错误，将其对应的各个dp数组打印出来，发现dp[0][1]以及dp[1][0]仍是0，并没有初始化成1，所以初始化这里出现了问题

就是因为在初始化的时候，没有将dp[word1.size()][0]和dp[0][word2.size()]初始化

注意初始化数组时，因为是初始化整个dp[i][j]，所以将dp[i][0]和dp[0][j]整个进行初始化，所以，i从0到word1.size()都要初始化 ，j从0到word2.size()都要初始化，注意初始化时，一定要使得i<=word1.size()，j<=word2.size()，等号不能丢掉，否则就会在案例出现的时候出现错误

因此，将代码修改如下：

class Solution {
public:int minDistance(string word1, string word2) {//定义dp数组vector<vector<int>> dp(word1.size()+1,vector<int>(word2.size()+1));//初始化dp数组for(int i=0;i<=word1.size();i++) dp[i][0]=i;for(int j=0;j<=word2.size();j++) dp[0][j]=j;for(int i=1;i<=word1.size();i++){for(int j=1;j<=word2.size();j++){if(word1[i-1]==word2[j-1]) dp[i][j]=dp[i-1][j-1];else dp[i][j]=min(dp[i-1][j]+1,min(dp[i][j-1]+1,dp[i-1][j-1]+2));}}return dp[word1.size()][word2.size()];}
};

• 时间复杂度: O(n * m)
• 空间复杂度: O(n * m)

流程图

动态规划（思路2）

思路2：本题也可以在求最长公共子序列的基础上进行求解，将word1和word2的最长公共子序列的长度求出来，然后使用word1和word2的长度之和减去2倍的公共子序列的长度，即为所求。

流程

代码

class Solution {
public:int minDistance(string word1, string word2) {//定义并初始化dp数组vector<vector<int>> dp(word1.size()+1,vector<int>(word2.size()+1,0));for(int i=1;i<=word1.size();i++){for(int j=1;j<=word2.size();j++){if(word1[i-1]==word2[j-1]) dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+1;else dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i][j-1]);  }}int result = word1.size()+word2.size()-2*dp[word1.size()][word2.size()];return result;}
};

• 时间复杂度: O(n * m)
• 空间复杂度: O(n * m)

题目2：72 编辑距离

题目链接：编辑距离

对题目的理解

返回将单词word1转换成word2使用最少的操作数，两个单词的长度大于等于0，且均由小写字母组成，操作包括插入一个字符，删除一个字符以及替换一个字符

动态规划

动规五部曲

1）dp数组及下标i的定义

dp[i][j]：以下标i-1结尾的word1和以下标j-1结尾的word2相同的最少操作次数

2）递推公式

还是分为两种情况，两个元素相等以及两个元素不等的情况

1）两个元素word1[i-1]和word2[j-1]相等，则不考虑这两个元素，因为已经相等了，所以不需要对二者进行操作，只需要考虑前面的word1[i-2]和word2[j-2]就行，dp[i][j]=dp[i-1][j-1]

2）两个元素word1[i-1]和word2[j-1]不相等，则需要对元素进行删减以及替换的操作，所以这又可以分为3种情况

i）只考虑word1[i-1]，只对这个元素进行操作，当word1[i-1]不等于word2[j-1]时，将word1[i-1]删除，那么此时对于word1而言，就是以word1[i-2]为结尾的子串与word2[j-1]为结尾的子串的最小操作次数的基础上进行操作（删除）加1，因此，dp[i][j]=dp[i-1][j]+1  加1是因为进行了一个删除操作

ii）只考虑word2[j-1]，只对这个元素进行操作，当word1[i-1]不等于word2[j-1]时，将word2[j-1]删除，那么对于word2而言，只剩下以word2[j-2]为结尾的子串与word1[i-1]为结尾的子串的最小操作次数的基础上进行操作（删除）加1，dp[i][j]=dp[i][j-1]+1  加1是因为进行了一个删除操作

注：word2添加一个元素，相当于word1删除一个元素，例如 word1 = "ad" ，word2 = "a"，word1删除元素'd' 和 word2添加一个元素'd'，变成word1="a", word2="ad"， 最终的操作数是一样！ 

iii）如果word1[i-1]不等于word2[j-1]，要使得这两个位置对应的元素相等（dp[i][j]=dp[i-1][j-1]，这个等式是word[i-1]和word[j-1]相等的情况，但是此时是要让这两个元素相等，所以需要考虑这两个元素在原来以word1[i-2]为结尾的子串和以word2[j-2]为结尾的子串相同进行操作的基础上加上一个替换的操作就ok），只需要dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+1   加1是因为进行了一次替换操作

dp[i][j]= min(dp[i-1][j]+1,dp[i][j-1]+1,dp[i-1][j-1]+1)

3）dp数组初始化

根据递推公式，第一行和第一列需要初始化，

根据dp数组的定义，dp[i][0]表示以下标i-1为结尾的word1和以下标-1为结尾的word2相同的最少操作次数，而以下标-1为结尾的word2是一个空串，要想使得这两个串的长度相等，那么word1至少需要操作i次，因为word1中含有i个元素

dp[0][j]表示以下标-1为结尾的word1和以下标j-1为结尾的word2相同的最少操作次数，而以下标01结尾的word1是一个空串，要想使得word1和word2的长度相等，那么word2至少需要操作j次，因为word2中含有j个元素

因此初始化如下

注意for循环中一定要是小于等于，一定要有等于，这样才能确保dp数组中的最后一个边界值，即dp[word1.size()][0]和dp[0][word2.size()]初始化了，如果只写小于的话，这组元素就会被落掉，相当于dp[word1.size()][0]和dp[0][word2.size()]没有进行初始化，默认为0

4）遍历顺序

根据递推公式，从左往右遍历，从上到下遍历

5）打印dp数组

最终的结果在dp[word1.size()][word2.size()]中

代码

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

• 时间复杂度: O(n * m)
• 空间复杂度: O(n * m)

代码流程

删减元素

添加元素