給你兩個單詞 word1 和 word2,請你計算出將 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"示例 2:輸出:3
解釋:horse -> rorse (將 'h' 替換為 'r')
rorse -> rose (刪除 'r')
rose -> ros (刪除 'e')
輸入:word1 = "intention", word2 = "execution"動態規劃輸出: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')
class solution:
def mindistance(self, word1: str, word2: str) -> int:
l1 = len(word1)
l2 = len(word2)
self.dp = [[0] * (l2+1) for i in range(l1+1)]
result = self.distance(word1, word2)
return result
def distance(self, word1, word2):
l1 = len(word1)
l2 = len(word2)
if l1==0:
return l2
elif l2==0:
return l1
elif self.dp[l1][l2]!=0:
return self.dp[l1][l2]
elif word1[-1]==word2[-1]:
self.dp[l1][l2] = min(self.distance(word1[:-1], word2[:-1]),
self.distance(word1[:-1], word2)+1,
self.distance(word1, word2[:-1])+1)
elif word1[-1]!=word2[-1]:
self.dp[l1][l2] = min(self.distance(word1[:-1], word2[:-1])+1,
self.distance(word1[:-1], word2)+1,
self.distance(word1, word2[:-1])+1)
return self.dp[l1][l2]
standford NLP課程筆記四 編輯距離
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