代码随想录打卡—day56—【编辑距离】— 9.2 编辑距离系列

1 583. 两个字符串的删除操作

583. 两个字符串的删除操作

【注意点1】感觉和下面这题很像。就是一模一样，return变一下就是。

1143. 最长公共子序列

【注意点2】注意这题和day55的最后一题的区别，本题求的是最大长度，那题求的是组合方式。

AC代码：

class Solution {
public:
    int dp[510][510]; // word1的前i-1的字符串 与 word2的前i-1的字符串的最长公共子序列长度
    /*
        if(word1[i-1] == word2[j-1])
            dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1;
        else
            dp[i][j] = max(dp[i][j-1],dp[i-1][j]);
        
        dp[0][0] = 0
        dp[i][0] = 0
        dp[0][j] = 0

        i++ j++

        模拟——
    */
    int minDistance(string word1, string word2) {
        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][j-1],dp[i-1][j]);
            }
        }
        return word1.size() + word2.size() - 2*dp[word1.size()][word2.size()];
    }
};

2 72. 编辑距离

72. 编辑距离

状态转移方程难推导。学习题解的，详见注释

AC代码：

class Solution {
public:
    int dp[510][510]; // word1的前i-1个的子串 转换成 word2的前j-1个的子串最小操作数
    /*
        if(word1[i-1] == word2[j-1])
        {
            dp[i][j] = dp[i-1][j-1];  //不用操作
        }
        else
        {
            //【1】 插入
            按照题解的说法 一个子串删除最后一个元素 等价于 另一个子串增加最后一个元素
            所以省去
            
            // 【2】 删除
            删掉word1[i-1]
            dp[i][j] = dp[i-1][j] + 1;
            删掉word2[j-1]
            dp[i][j] = dp[i][j-1] + 1;

            // 【3】 替换
            dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1;
        }

        初始化：
            dp[0][0] = 0;
            dp[0][j] = j;
            dp[i][0] = i;

        顺序：
        i++ j++

        模拟：
    */

    int minDistance(string word1, string word2) 
    {
        for(int j = 0; j <= word2.size();j++)dp[0][j] = j;
        for(int i = 0; i <= word1.size();i++)dp[i][0] = i;

        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];  //不用操作
                else
                    dp[i][j] = min(dp[i-1][j],min(dp[i][j-1] , dp[i-1][j-1])) + 1;
        return dp[word1.size()][word2.size()];
        
    }
};

编辑距离系列总结

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