LeetCode hot 100—编辑距离
题目
给你两个单词 word1
和 word2
, 请返回将 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
示例 1:
输入:word1 = "horse", word2 = "ros" 输出:3 解释: horse -> rorse (将 'h' 替换为 'r') rorse -> rose (删除 'r') rose -> ros (删除 'e')示例 2:
输入:word1 = "intention", word2 = "execution" 输出:5 解释: intention -> inention (删除 't') inention -> enention (将 'i' 替换为 'e') enention -> exention (将 'n' 替换为 'x') exention -> exection (将 'n' 替换为 'c') exection -> execution (插入 'u')
分析
这是一个经典的动态规划问题,也叫莱文斯坦距离(Levenshtein distance)。可以使用动态规划的方法来求解将 word1
转换成 word2
所使用的最少操作数。
动态规划
算法思路
定义状态
设 dp[i][j]
表示将 word1
的前 i
个字符转换成 word2
的前 j
个字符所需要的最少操作数。这里 i
和 j
的范围分别是从 0
到 word1.length()
和 word2.length()
。
初始化边界条件
- 当
i = 0
时,意味着word1
为空字符串,那么将空字符串转换成word2
的前j
个字符需要j
次插入操作,所以dp[0][j] = j
。 - 当
j = 0
时,意味着word2
为空字符串,那么将word1
的前i
个字符转换成空字符串需要i
次删除操作,所以dp[i][0] = i
。
状态转移方程
- 如果
word1[i - 1] == word2[j - 1]
,说明当前字符相等,不需要进行额外操作,那么dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1]
。 - 如果
word1[i - 1] != word2[j - 1]
,则可以进行三种操作: - 插入操作:要使
word1
的前i
个字符变成word2
的前j
个字符,可以先让word1
的前i
个字符变成word2
的前j - 1
个字符,再插入一个字符,即dp[i][j] = dp[i][j - 1] + 1
。 - 删除操作:先让
word1
的前i - 1
个字符变成word2
的前j
个字符,再删除word1
的第i
个字符,即dp[i][j] = dp[i - 1][j] + 1
。 - 替换操作:先让
word1
的前i - 1
个字符变成word2
的前j - 1
个字符,再将word1
的第i
个字符替换成word2
的第j
个字符,即dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1
。 - 综合这三种操作,取最小值作为
dp[i][j]
的值,即dp[i][j] = min(dp[i - 1][j] + 1, dp[i][j - 1] + 1, dp[i - 1][j - 1] + 1)
。
最终结果
最终结果为 dp[word1.length()][word2.length()]
,即把 word1
的全部字符转换成 word2
的全部字符所需的最少操作数。
时间复杂度:O(),
是
word1
的长度, 为
word2
的长度
空间复杂度:O()
class Solution {
public:int minDistance(std::string word1, std::string word2) {int m = word1.length();int n = word2.length();// 创建 dp 数组std::vector<std::vector<int>> dp(m + 1, std::vector<int>(n + 1, 0));// 初始化for (int i = 0; i <= m; ++i) {dp[i][0] = i;}for (int j = 0; j <= n; ++j) {dp[0][j] = j;}// 填充 dp 数组for (int i = 1; i <= m; ++i) {for (int j = 1; j <= n; ++j) {if (word1[i - 1] == word2[j - 1]) {dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1];} else {dp[i][j] = std::min({dp[i][j - 1], dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - 1]}) + 1;}}}return dp[m][n];}
};
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