1、題目鏈結
給定兩個單詞 word1 和 word2，計算出將 word1 轉換成 word2 所使用的最少運算元 。 你可以對乙個單詞進行如下三種操作： 插入乙個字元 刪除乙個字元 替換乙個字元
示例1：
輸入: word1 = 「horse」, word2 = 「ros」
輸出: 3
解釋:horse -> rorse (將 『h』 替換為 『r』)
rorse -> rose (刪除 『r』)
rose -> ros (刪除 『e』)
示例2：
輸入: word1 = 「intention」, word2 = 「execution」
輸出: 5
解釋:intention -> inention (刪除 『t』)
inention -> enention (將 『i』 替換為 『e』)
enention -> exention (將 『n』 替換為 『x』)
exention -> exection (將 『n』 替換為 『c』)
exection -> execution (插入 『u』)
2、分析
此題目要求，將檔次word1，替換成word2，並且要求使用最小的次數，可以使用，增加，刪除，修改，首先想到動態規劃，題目也符合動態規劃的條件之一， 判斷條件之二，也就是動態變化方程，此題目中的動態方程是，當word[i] == word[j] 時，dp[i][j] = dp[i-1][j-1] 也就是不需移動距離，當word1[i] != word[j] 時，此時肯定會發生移動但是要求移動的最小，所以快取中的移動距離應該是min(dp[i-1][j-1], dp[i][j-1],dp[i-1][j]), 選擇乙個最小的移動距離。第三個條件需要我們建立快取,為什麼我們需要比字元的長度 +1 是因為當字串不存在時，[0][0]中的任意存在的行，或者列即為最小的操作次數。
d p[
i][j
]=dp
[i−1
][j−
1]dp[i][j] = dp[i-1][j-1]
dp[i][
j]=d
p[i−
1][j
−1]dp[
i][j
]=mi
n(dp
[i−1
][j−
1],d
p[i]
[j−1
],dp
[i−1
][j]
)dp[i][j] = min(dp[i-1][j-1],dp[i][j-1],dp[i-1][j])
dp[i][
j]=m
in(d
p[i−
1][j
−1],
dp[i
][j−
1],d
p[i−
1][j
])3、**
class
solution
:def
mindistance
(self, word1:
str, word2:
str)
->
int:
# 淺拷貝
# dp = [[0] * (len(word2)+1)] * (len(word1)+1)
dp =[[
0]*(
len(word2)+1
)for _ in
range
(len
(word1)+1
)]deftest
(dp)
:for i in
range(1
,len
(word2)+1
):dp[0]
[i]= dp[0]
[i-1]+
1for j in
range(1
,len
(word1)+1
):dp[j][0
]= dp[j-1]
[0]+
1for i in
range(1
,len
(word1)+1
):for j in
range(1
,len
(word2)+1
):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
], dp[i]
[j-1
], dp[i-1]
[j])+1
return dp[-1
][-1
]return test(dp)
執行用時 :
184 ms, 在所有 python3 提交中擊敗了72.85
% 的使用者
記憶體消耗 :
16.6 mb, 在所有 python3 提交中擊敗了84.23
%的使用者
望您：
「情深不壽，強極則辱，謙謙君子，溫潤如玉」。
編輯距離及編輯距離演算法
編輯距離概念描述 編輯距離，又稱levenshtein距離，是指兩個字串之間，由乙個轉成另乙個所需的最少編輯操作次數。許可的編輯操作包括將乙個字元替換成另乙個字元，插入乙個字元，刪除乙個字元。例如將kitten一字轉成sitting sitten k s sittin e i sitting g 俄...
編輯距離及編輯距離演算法
include include include using namespace std const int max 1001 int maxlen max max int maxlen string str1,string str2 return maxlen len1 len2 int main ...
編輯距離及編輯距離演算法
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