583. 两个字符串的删除操作
给定两个单词 word1
和 word2
,返回使得 word1
和 word2
相同所需的最小步数。
每步 可以删除任意一个字符串中的一个字符。
示例 1:
输入: word1 = "sea", word2 = "eat" 输出: 2 解释: 第一步将 "sea" 变为 "ea" ,第二步将 "eat "变为 "ea"
示例 2:
输入:word1 = "leetcode", word2 = "etco" 输出:4
思路
动态规划1
定义dp[i][j]:以i-1为结尾的字符串word1,和以j-1位结尾的字符串word2,想要达到相等,所需要删除元素的最少次数。
递推:
还是分为当前相等/不相等
相等则dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1];(不需要删除,次数不涨)
当word1[i - 1] 与 word2[j - 1]不相同的时候,有三种情况:
情况一:删word1[i - 1],最少操作次数为dp[i - 1][j] + 1(这里的+1是删除i-1)
情况二:删word2[j - 1],最少操作次数为dp[i][j - 1] + 1(这里的+1是删除j-1)
情况三:同时删word1[i - 1]和word2[j - 1],操作的最少次数为dp[i - 1][j - 1] + 2
初始化: 按照dp定义 首列初始化为列下标 首行初始化为行下标
动态规划2
求两字符串的最大公共子序列的长度, 然后用字符串长度去减
那么求最大公共子序列:
定义:dp[i][j] 表示以0 到 i-1为的字符串word1,和以 0 到 j-1位的字符串word2两字符串的最长公共子序列长度
递推:
如果text1[i - 1] 与 text2[j - 1]相同,那么找到了一个公共元素,所以dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
如果text1[i - 1] 与 text2[j - 1]不相同,那就看看text1[0, i - 2]与text2[0, j - 1]的最长公共子序列 和 text1[0, i - 1]与text2[0, j - 2]的最长公共子序列,取最大的。
初始化:按照dp定义 全0即可
代码
动态规划1
class Solution {
public int minDistance(String word1, String word2) {
//dp[i][j]:以i-1为结尾的字符串word1,和以j-1位结尾的字符串word2,想要达到相等,所需要删除元素的最少次数。
int [][] dp = new int [word1.length()+1][word2.length()+1];
for(int i = 0; i <= word1.length(); i++){
dp[i][0] = i;
}
for(int j = 0; j<= word2.length(); j++){
dp[0][j] = j;
}
for(int i = 1; i <= word1.length();i++){
for(int j = 1; j<=word2.length(); j++){
if(word1.charAt(i-1) == word2.charAt(j-1)){
dp[i][j] = dp[i-1][j-1];
}else{
//dp[i][j - 1] + 1 = dp[i - 1][j - 1] + 2
dp[i][j] = Math.min(dp[i][j-1] + 1, dp[i-1][j] + 1);
}
}
}
return dp[word1.length()][word2.length()];
}
}
动态规划2
class Solution {
public int minDistance(String word1, String word2) {
//dp[i][j] 表示以0 到 i-1为的字符串word1,和以 0 到 j-1位的字符串word2两字符串的最长公共子序列长度
int [][] dp = new int [word1.length()+1][word2.length()+1];
for(int i = 1; i <= word1.length();i++){
for(int j = 1; j<=word2.length(); j++){
if(word1.charAt(i-1) == word2.charAt(j-1)){
dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1;
}else{
dp[i][j] = Math.max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]);
}
}
}
return word1.length() + word2.length() - 2 * dp[word1.length()][word2.length()] ;
}
}
72. 编辑距离
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 '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')
思路
定义:dp[i][j] 表示以下标i-1为结尾的字符串word1,和以下标j-1为结尾的字符串word2,最近编辑距离为dp[i][j]。
递推:
在确定递推公式的时候,首先要考虑清楚编辑的几种操作,整理如下:
if (word1[i - 1] == word2[j - 1])
不操作
if (word1[i - 1] != word2[j - 1])
增
删
换
if (word1[i - 1] == word2[j - 1])
那么说明不用任何编辑,dp[i][j]
就应该是 dp[i - 1][j - 1]
,即dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1];
if (word1[i - 1] != word2[j - 1])
,此时就需要编辑了,如何编辑呢?
- 操作一:word1删除一个元素,那么就是以下标i - 2为结尾的word1 与 j-1为结尾的word2的最近编辑距离 再加上一个操作。
即 dp[i][j] = dp[i - 1][j] + 1;
- 操作二:word2删除一个元素,那么就是以下标i - 1为结尾的word1 与 j-2为结尾的word2的最近编辑距离 再加上一个操作。
即 dp[i][j] = dp[i][j - 1] + 1;
这里有同学发现了,怎么都是删除元素,添加元素去哪了。
word2添加一个元素,相当于word1删除一个元素,例如 word1 = "ad" ,word2 = "a"
,word1
删除元素'd'
和 word2
添加一个元素'd'
,变成word1="a", word2="ad"
, 最终的操作数是一样! dp数组如下图所示意的:
a a d
+-----+-----+ +-----+-----+-----+
| 0 | 1 | | 0 | 1 | 2 |
+-----+-----+ ===> +-----+-----+-----+
a | 1 | 0 | a | 1 | 0 | 1 |
+-----+-----+ +-----+-----+-----+
d | 2 | 1 |
+-----+-----+
操作三:替换元素,word1
替换word1[i - 1]
,使其与word2[j - 1]
相同,此时不用增删加元素。
可以回顾一下,if (word1[i - 1] == word2[j - 1])
的时候我们的操作 是 dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1]
对吧。
那么只需要一次替换的操作,就可以让 word1[i - 1] 和 word2[j - 1] 相同。
所以 dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
综上,当 if (word1[i - 1] != word2[j - 1])
时取最小的,即:dp[i][j] = min({dp[i - 1][j - 1], dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]}) + 1;
初始化:
按照dp定义 首列初始化为列下标 首行初始化为行下标
代码
class Solution {
public int minDistance(String word1, String word2) {
int len1 = word1.length(), len2 = word2.length();
//word1 0到i-1转为 word2 0到j-1的最少操作数
int [][] dp = new int [len1 + 1][len2 + 1];
for(int i = 0; i <= len1 ; i++){
dp[i][0] = i;
}
for(int j = 0; j <= len2; j++){
dp[0][j] = j;
}
for(int i = 1; i<=len1; i++){
for(int j = 1; j<= len2; j++){
if(word1.charAt(i-1) == word2.charAt(j-1)){
dp[i][j] = dp[i-1][j-1];
}else{
int del1 = dp[i-1][j] + 1; // 删除word1中字符i-1
int del2 = dp[i][j-1] + 1; // 删除word2中字符j-1
//删除某个word中的字符 与 在另一个word中添加 是等价的 故只需要计算删除即可
int rep = dp[i-1][j-1] + 1; //替换字符
int min = Math.min(del1, del2);
min = Math.min(min, rep);
dp[i][j] = min;
}
}
}
return dp[len1][len2];
}
}
编辑距离总结篇
代码随想录 (programmercarl.com)