面试必刷算法TOP101之DP篇 TOP6

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题目来源:Leetcode
1、问题描述
给定两个字符串word1和word2,返回转换为所需的最少操作数word1word2。
您可以对单词进行以下三个操作:

  • 插入一个字符
  • 删除一个字符
  • 替换一个字符

示例:

面试必刷算法TOP101之DP篇 TOP6_第1张图片
2、思路分析
面试必刷算法TOP101之DP篇 TOP6_第2张图片
面试必刷算法TOP101之DP篇 TOP6_第3张图片
3、代码实现

class Solution {
public:
    int minDistance(string word1, string word2) {
        int len1=word1.size();
        int len2=word2.size();
        vector<vector<int>> v(len1+1,vector<int>(len2+1));
        for(int i=0;i<=len1;i++)
            v[i][0]=i;
        for(int i=0;i<=len2;i++)
            v[0][i]=i;
        for(int i=1;i<=len1;i++){
            for(int j=1;j<=len2;j++){
                //在删除拆入选一个最小的
                v[i][j]=min(v[i][j-1],v[i-1][j])+1;
                //最后一个字符相等就不需要替换字符
                if(word1[i-1]==word2[j-1]){
                    //不需要操作,从v[i][j]也就是在删除,替换中选出最小的中和(i-1,j-1)选一个最小的
                    v[i][j]=min(v[i][j],v[i-1][j-1]);
                }else{
                    //需要替换字符
                    //需要操作,从v[i][j]也就是在删除,替换中选出最小的中和(i-1,j-1)+1加一也就是在前i-1次操作后还需要替换一次选一个最小的
                     v[i][j]=min(v[i][j],v[i-1][j-1]+1);
                }
            }
        }
            
        return v[len1][len2];
    }
};

不同的子序列

题目来源:Leetcode
1、问题描述
给定一个字符串 s 和一个字符串 t ,计算在 s 的子序列中 t 出现的个数。
字符串的一个 子序列 是指,通过删除一些(也可以不删除)字符且不干扰剩余字符相对位置所组成的新字符串。(例如,“ACE” 是 “ABCDE” 的一个子序列,而 “AEC” 不是)

示例:
面试必刷算法TOP101之DP篇 TOP6_第4张图片

2、思路解析
面试必刷算法TOP101之DP篇 TOP6_第5张图片

面试必刷算法TOP101之DP篇 TOP6_第6张图片

3、代码实现

class Solution {
public:
    int numDistinct(string s, string t) {
        int  len1=s.size();
        int len2=t.size();
        vector<vector<int>> v(len1+1 ,vector<int>(len2+1,0));
        //T为空字符但是字串个数还是1
        for(int i=0;i<=len1;i++){
            v[i][0]=1;
        }
        for(int i=1;i<=len1;i++){
            for(int j=1;j<=len2;j++){
                if(s[i-1]==t[j-1]){
                    //相等使用第i个字符和不使用前i个字符
                    v[i][j]=v[i-1][j-1]+v[i-1][j];
                }else{
                    //不相等退化为在s前i-1找T的前j个字符
                    v[i][j]=v[i-1][j];
                }
            }
        }
        return v[len1][len2];
    }
};

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