而在动态规划中,基本都是使用数组来代替状态的变化,最关键的是如何定义这个数组,使得状态转移更加便利。 我们都知道动态规划可以借助dp table来推到最优值,如何是本题的dp table 先初始化表格(左边为增,上边为删。如果全部是增,或者全部是删,都是多少个字符就多少步,所以如此初始化) 接下来就开始推导了,根据递归...
以word1 为“horse”,word2 为“ros”,且 dp[5][3] 为例,即要将 word1的前 5 个字符转换为 word2的前 3 个字符,也就是将 horse 转换为 ros,因此有: dp[i-1][j-1],即先将 word1 的前 4 个字符 hors 转换为 word2 的前 2 个字符 ro,然后将第五个字符 word1[4](因为下标基数以 0 开...
动态规划之LeetCode第72题(编辑距离) 首先先学习一个经典的算法吧,就是和本题一模一样的“编辑距离算法”。编辑距离,Minimum Edit Distance,简称MED,是俄罗斯科学家 Vladimir Levenshtein 在1965年提出,也因此而得名 Levenshtein Distance。用来度量两个序列相似程度的指标。通俗地来讲,编辑距离指的是在两个单词<w1,...
但是公众号文章最多只能修改 20 个字,且只支持增、删、替换操作(跟编辑距离问题一模一样),于是我就用算法求出了一个最优方案,只用了 16 步就完成了修改。 再比如高大上一点的应用,DNA 序列是由 A,G,C,T 组成的序列,可以类比成字符串。编辑距离可以衡量两个 DNA 序列的相似度,编辑距离越小,说明这两段 ...
LeetCode 训练场:72. 编辑距离 1. 题目 72. 编辑距离 2. 描述 给你两个单词word1和word2,请你计算出将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1: **输入:**word1 = “horse”, word2 = “ros”...
一般字符匹配类问题的核心永远是两个字符串中的字符的比较,而且字符比较也只会有两种结果,那就是相等和不相等,在字符比较的结果之上我们才会进行动态规划的统计和推导。 回到这道题,当我们在比较 str1(m) 和 str2(n) 的时候也会有两种结果,即相等或不相等,如果说是相等,那其实我们就不需要考虑这两个字符,问...
这题是NLP里的编辑距离,很简单的,我们可以想到回溯法,遍历所有的解空间树结构,然后得出最终的结果。 classSolution(object):defminDistance(self,word1,word2):""":type word1: str:type word2: str:rtype: int"""ifword1==word2:return0elifword1==""andword2!="":returnlen(word2)elifword2==""...
力扣Leetcode 72. 编辑距离 Python算法 Leetcode 算法刷题 第72题 时间99.9% 极简代码 算法讲解 清晰易懂 博主在线回答 05:00 力扣Leetcode 71. 简化路径 Python算法 Leetcode 算法刷题 第71题 时间85% 极简代码 02:19 力扣Leetcode 70. 爬楼梯 Python算法 Leetcode 算法刷题 第70题 4行代码 时间86...
今天是力扣算法题持续打卡第72天! 算法题 原题样例:判断子序列 给定字符串 s 和 t ,判断 s 是否为 t 的子序列。 字符串的一个子序列是原始字符串删除一些(也可以不删除)字符而不改变剩余字符相对位置形成的新字符串。(例如,"ace"是"abcde"的一个子序列,而"aec"不是)。
题解 题解 提交记录 提交记录 代码 测试用例 测试结果 测试结果 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1: 输入:word1 = "horse", word2 = "ros"输出:3解释:horse -> rorse (将 ...