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這篇文章主要介紹“C++怎么編輯距離”的相關知識,小編通過實際案例向大家展示操作過程,操作方法簡單快捷,實用性強,希望這篇“C++怎么編輯距離”文章能幫助大家解決問題。
Example 1:
Input: word1 = "horse", word2 = "ros"
Output: 3
Explanation:
horse -> rorse (replace "h" with "r")
rorse -> rose (remove "r")
rose -> ros (remove "e")
Example 2:
Input: word1 = "intention", word2 = "execution"
Output: 5
Explanation:
intention -> inention (remove "t")
inention -> enention (replace "i" with "e")
enention -> exention (replace "n" with "x")
exention -> exection (replace "n" with "c")
exection -> execution (insert "u")
這道題讓求從一個字符串轉變到另一個字符串需要的變換步驟,共有三種變換方式,插入一個字符,刪除一個字符,和替換一個字符。題目乍眼一看并不難,但是實際上卻暗藏玄機,對于兩個字符串的比較,一般都會考慮一下用 HashMap 統計字符出現的頻率,但是在這道題卻不可以這么做,因為字符串的順序很重要。還有一種比較常見的錯誤,就是想當然的認為對于長度不同的兩個字符串,長度的差值都是要用插入操作,然后再對應每位字符,不同的地方用修改操作,但是其實這樣可能會多用操作,因為刪除操作有時同時可以達到修改的效果。比如題目中的例子1,當把 horse 變為 rorse 之后,之后只要刪除第二個r,跟最后一個e,就可以變為 ros。實際上只要三步就完成了,因為刪除了某個字母后,原來左右不相連的字母現在就連一起了,有可能剛好組成了需要的字符串。所以在比較的時候,要嘗試三種操作,因為誰也不知道當前的操作會對后面產生什么樣的影響。對于當前比較的兩個字符 word1[i] 和 word2[j],若二者相同,一切好說,直接跳到下一個位置。若不相同,有三種處理方法,首先是直接插入一個 word2[j],那么 word2[j] 位置的字符就跳過了,接著比較 word1[i] 和 word2[j+1] 即可。第二個種方法是刪除,即將 word1[i] 字符直接刪掉,接著比較 word1[i+1] 和 word2[j] 即可。第三種則是將 word1[i] 修改為 word2[j],接著比較 word1[i+1] 和 word[j+1] 即可。分析到這里,就可以直接寫出遞歸的代碼,但是很可惜會 Time Limited Exceed,所以必須要優化時間復雜度,需要去掉大量的重復計算,這里使用記憶數組 memo 來保存計算過的狀態,從而可以通過 OJ,注意這里的 insertCnt,deleteCnt,replaceCnt 僅僅是表示當前對應的位置分別采用了插入,刪除,和替換操作,整體返回的最小距離,后面位置的還是會調用遞歸返回最小的,參見代碼如下:
解法一:
class Solution { public: int minDistance(string word1, string word2) { int m = word1.size(), n = word2.size(); vector<vector<int>> memo(m, vector<int>(n)); return helper(word1, 0, word2, 0, memo); } int helper(string& word1, int i, string& word2, int j, vector<vector<int>>& memo) { if (i == word1.size()) return (int)word2.size() - j; if (j == word2.size()) return (int)word1.size() - i; if (memo[i][j] > 0) return memo[i][j]; int res = 0; if (word1[i] == word2[j]) { return helper(word1, i + 1, word2, j + 1, memo); } else { int insertCnt = helper(word1, i, word2, j + 1, memo); int deleteCnt = helper(word1, i + 1, word2, j, memo); int replaceCnt = helper(word1, i + 1, word2, j + 1, memo); res = min(insertCnt, min(deleteCnt, replaceCnt)) + 1; } return memo[i][j] = res; } };
根據以往的經驗,對于字符串相關的題目且求極值的問題,十有八九都是用動態規劃 Dynamic Programming 來解,這道題也不例外。其實解法一的遞歸加記憶數組的方法也可以看作是 DP 的遞歸寫法。這里需要維護一個二維的數組 dp,其大小為 mxn,m和n分別為 word1 和 word2 的長度。dp[i][j] 表示從 word1 的前i個字符轉換到 word2 的前j個字符所需要的步驟。先給這個二維數組 dp 的第一行第一列賦值,這個很簡單,因為第一行和第一列對應的總有一個字符串是空串,于是轉換步驟完全是另一個字符串的長度。跟以往的 DP 題目類似,難點還是在于找出狀態轉移方程,可以舉個例子來看,比如 word1 是 "bbc",word2 是 "abcd",可以得到 dp 數組如下:
? a b c d
? 0 1 2 3 4
b 1 1 1 2 3
b 2 2 1 2 3
c 3 3 2 1 2
通過觀察可以發現,當 word1[i] == word2[j] 時,dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1],其他情況時,dp[i][j] 是其左,左上,上的三個值中的最小值加1,其實這里的左,上,和左上,分別對應的增加,刪除,修改操作,具體可以參見解法一種的講解部分,那么可以得到狀態轉移方程為:
dp[i][j] = / dp[i - 1][j - 1] if word1[i - 1] == word2[j - 1]
min(dp[i - 1][j - 1], min(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1])) + 1 else
解法二:
class Solution { public: int minDistance(string word1, string word2) { int m = word1.size(), n = word2.size(); vector<vector<int>> dp(m + 1, vector<int>(n + 1)); for (int i = 0; i <= m; ++i) dp[i][0] = i; for (int i = 0; i <= n; ++i) dp[0][i] = i; for (int i = 1; i <= m; ++i) { for (int j = 1; j <= n; ++j) { if (word1[i - 1] == word2[j - 1]) { dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1]; } else { dp[i][j] = min(dp[i - 1][j - 1], min(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1])) + 1; } } } return dp[m][n]; } };
關于“C++怎么編輯距離”的內容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識,可以關注億速云行業資訊頻道,小編每天都會為大家更新不同的知識點。
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