动态规划是一种更为通用的方法,虽然在这个问题中并不一定是最优解法,但它在处理更多编辑操作(如多次编辑操作)时非常有用。 步骤: 构建一个二维数组dp,其中dp[i][j]表示字符串s[0:i]和t[0:j]的编辑距离。 初始化dp数组,对于空字符串的编辑操作初始化为其长度。 填充dp数组,根据不同的编辑操作(插入、删...
由上述动态规划公式,可以编写编辑距离的Java代码如下: publicintminDistance(String word1, String word2) {//若两个字符串都为空时,编辑距离为0if((word1==null||word1.length()==0)&&(word2==null||word2.length()==0)){return0; }//若其中一个字符串为空时,编辑距离为另一个字符串的长度if(wor...
问题描述:设A和B是2个字符串。要用最少的字符操作将字符串A转化为字符串B.这里所说的字符操作包括: (1) 删除一个字符; (2) 插入一个字符; (3) 将一个字符改为另一个字符。 将字符串A变换为字符串B所用的最少字符操作数称为字符串A到B的编辑距离,记为d(A, B)。试设计一个有效算法,对任给的2个...
进行替换操作时,改变a[i]或b[j]使其与另一个相等,编辑距离加1,再加上a[1~i-1]、b[1~j-1]的编辑距离即:dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+1 进行删除操作时,删除a[i]或b[j],编辑距离加1再加上a[1~i-1]、b[1~j](或a[1~i]、b[1~j-1])的编辑距离即:dp[i][j]=dp[i-1][j]+1(或...
在上述情况中取min,f[i][j]就储存了最短编辑距离。 从小状态递推到大状态,上述的四个递推式,也就是状态转移方程。 当然写DP题目一般还得考虑边界问题,即初始化操作。 有一些边界状态是不需要递推得出的。 即f[1~n][0] f[0][1~m] 代码:
编辑距离,又称Levenshtein距离(也叫做Edit Distance),是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数,如果它们的距离越大,说明它们越是不同。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符。 例如将kitten一字转成sitting: ...
解决这个问题的一种简单方法是枚举所有可能的情况并逐一检查。但由于编辑距离可达到字符串长度的平方级别,这种方法的时间复杂度会很高。 更好的方法是通过比较两个字符串的字符,来尝试找到它们之间的区别。我们可以把字符串按顺序比较,如果发现它们有不同的字符,就尝试在它们中间插入、删除或替换一个字符,看是否能让它...
1.LeetCode字符编辑距离 随便取一个代表类型的题目,其实也就是求从字符串a变形到字符串b,需要多少次操作。 直接上思路: 我们可以按照从后往前遍历的顺序,判断a[i]===b[j]?,如果为真,则i-1,j-1,执行skip操作,直接看前面一个: 为假,需要判断3个操作(假定为从b变到a,但其实无论从谁变到谁,结果都一...
动态规划:39.编辑距离 19:18 动态规划:40.回文子串 16:49 动态规划:42.最长回文子序列 15:12 单调栈:1.每日温度 32:37 单调栈:2.下一个更大元素 24:32 单调栈:3.下一个更大元素II 12:30 单调栈:4.接雨水 28:59 单调栈:5.柱状图中最大的矩形 24:46 我更完了,你看完了吗? 04:...
优化:一维数组,和背包问题的优化类似,不过稍微复杂一点: 72.编辑距离 518.零钱兑换2 01背包变式题目:正好的方案数量 64.最小路径和 求最小路径本身:从最后一个状态倒推 718.最长重复子数组 求数值的和: 优化:空间 1155.掷骰子的N种方法 普通: 空间优化: 221.最大正方形 213.打家劫舍2 152.乘积最大子数...