面试题 04.02.一次编辑-----两种解法

题目表述

字符串有三种编辑操作:插入一个字符、删除一个字符或者替换一个字符。给定两个字符串，编写一个函数判定它们是否只需要一次(或者零次)编辑。

示例：

输入:

first = "pale"
second = "ple"
输出: True

双指针

替换：替换的前提当然是两个字符串的长度相等即 m=n，如果 first 和 second 有且仅有一个字符不同则说明可以通过替换得到；
插入：插入的前提是 n−m=1 ，如果 second 比 first 多一个字符，其余字符都相同则说明可以通过插入一个字符得到；
删除：删除的前提是 m−n=1 ，如果 first 比 second 多一个字符，其余字符都相同则说明可以通过删除一个字符得到。

class Solution {
    public boolean oneEditAway(String first, String second) {
        if(Math.abs(first.length() - second.length()) > 1) return false;
        int m = first.length();
        int n = second.length();
        if(m == n){
            int l = 0;
            int res = 0;
            while(l < m){
                if(first.charAt(l) != second.charAt(l)){
                    res++;
                }
                l++;
            }
            return res <=1;
        }
        int res = 0;
        if(m > n){
            res = edit(first, second);
        }else{
            res = edit(second, first);
        }
        return res <=1;
    }
    public int edit(String first, String second){
        int l = 0;
        int r = 0;
        int res = 0;
        while(l < first.length() && r < second.length()){
            if(first.charAt(l) != second.charAt(r)){
                l++;
                res++;
                continue;
            }
            r++;
            l++;
        }
        return res;
    }
}

动态规划

动态规划解法和72.编辑距离解决方法一致

class Solution {
    public boolean oneEditAway(String first, String second) {
        if(Math.abs(first.length() - second.length()) > 1) return false;
        int m = first.length();
        int n = second.length();
        int[][] dp = new int[m  + 1][n + 1];
        for(int  i = 1;i < n;i++){
            dp[0][i] = i;
        }
        for(int i = 1;i < m;i++){
            dp[i][0] = i;
        }
        for(int i = 1; i <= m;i++){
            for(int j = 1; j <= n ; j++){
                if(first.charAt(i - 1) == second.charAt(j - 1)){
                    dp[i][j] = dp[i-1][j-1];
                }else{
                    dp[i][j] = Math.min(Math.min(dp[i-1][j-1],dp[i][j-1]), dp[i-1][j]) + 1;
                }
            }
        }
                

        if(dp[m][n] > 1) return false;
        return true;
    }
}

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本文作者：Younger
本文链接：https://www.cnblogs.com/youngerwb/p/16275123.html
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