Leetcode:Edit Distance 解题报告
Edit Distance
Given two words word1 and word2, find the minimum number of steps required to convert word1 to word2. (each operation is counted as 1 step.)
You have the following 3 operations permitted on a word:
a) Insert a character
b) Delete a character
c) Replace a character
SOLUTION 1:
REF:
http://www.cnblogs.com/etcow/archive/2012/08/30/2662985.html
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http://www.cnblogs.com/TenosDoIt/p/3465316.html
相当经典的一道递归题目,而且难度级别为4.
这是一个典型的2维DP.
定义D[i][j] 为string1 前i个字符串到 string2的前j个字符串的转化的最小步。
1. 初始化: D[0][0] = 0; 2个为空 不需要转
2. D[i][0] = D[i - 1][0] + 1. 就是需要多删除1个字符
3. D[0][j] = D[0][j - 1] + 1. 就是转完后需要添加1个字符
D[i][j] 的递推公式:
我们来考虑最后一步的操作:
从上一个状态到D[i][j],最后一步只有三种可能:
添加,删除,替换(如果相等就不需要替换)
a、给word1插入一个和word2最后的字母相同的字母,这时word1和word2的最后一个字母就一样了,此时编辑距离等于1(插入操作) + 插入前的word1到word2去掉最后一个字母后的编辑距离
D[i][j - 1] + 1
例子: 从ab --> cd
我们可以计算从 ab --> c 的距离,也就是 D[i][j - 1],最后再在尾部加上d
b、删除word1的最后一个字母,此时编辑距离等于1(删除操作) + word1去掉最后一个字母到word2的编辑距离
D[i - 1][j] + 1
例子: 从ab --> cd
我们计算从 a --> cd 的距离,再删除b, 也就是 D[i - 1][j] + 1
c 、把word1的最后一个字母替换成word2的最后一个字母,此时编辑距离等于 1(替换操作) + word1和word2去掉最后一个字母的编辑距离。
这里有2种情况,如果最后一个字符是相同的,即是:D[i - 1][j - 1],因为根本不需要替换,否则需要替换,就是
D[i - 1][j - 1] + 1
然后取三种情况下的最小距离
现在来证明一下,当最后一个字符相同时,D[i][j] = D[i - 1][j - 1],这里只要证明D[i - 1][j -1] <=D[i ][j - 1]+1即可。
反证法:
假设:D[i - 1][j -1] > D[i ][j - 1]+1
推论:如果我们要把i-1字符串变换为j - 1,
我们可以通过先在str1加上一个字符,得到带前i个字符的str1 , 然后再执行D[i][j -1]
D[i][j - 1] + 1 也可以推出 i , j 字符串的转换 也就是说
推出:D[i - 1][j - 1]不是i - 1--> j - 1转换的最小值
推论与题设相矛盾,所以得证。
基于以上证明,当最后一个字符相同时,我们其实可以直接让D[i][j] = D[i - 1][j - 1].
例子: "ababd" -> "ccabab"
先初始化matrix如下。意思是,比如"_" -> "cca" = 2 操作是插入'c','c','a',共3步。 "abab" -> "+ "_" 删除'a','b','a','b',共4 步。
_ | a | b | a | b | d | |
_ | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
c | 1 | |||||
c | 2 | |||||
a | 3 | |||||
b | 4 | |||||
a | 5 | |||||
b | 6 |
然后按照注释里的方法填满表格,返回最后一个数字(最佳解)
_ | a | b | a | b | d | |
_ | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
c | 1 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
c | 2 | 2 | 2 | 3 | 4 | 5 |
a | 3 | 2 | 3 | 2 | 3 | 4 |
b | 4 | 3 | 2 | 3 | 2 | 3 |
a | 5 | 4 | 3 | 2 | 3 | 3 |
b | 6 | 5 | 4 | 3 | 2 | 3 |
1 public class Solution { 2 public int minDistance(String word1, String word2) { 3 if (word1 == null || word2 == null) { 4 return 0; 5 } 6 7 int len1 = word1.length(); 8 int len2 = word2.length(); 9 10 int[][] D = new int[len1 + 1][len2 + 1]; 11 12 for (int i = 0; i <= len1; i++) { 13 for (int j = 0; j <= len2; j++) { 14 if (i == 0) { 15 D[i][j] = j; 16 } else if (j == 0) { 17 D[i][j] = i; 18 } else { 19 if (word1.charAt(i - 1) == word2.charAt(j - 1)) { 20 D[i][j] = D[i - 1][j - 1]; 21 } else { 22 D[i][j] = Math.min(D[i - 1][j - 1], D[i][j - 1]); 23 D[i][j] = Math.min(D[i][j], D[i - 1][j]); 24 D[i][j]++; 25 } 26 } 27 } 28 } 29 30 return D[len1][len2]; 31 } 32 }
GitHub代码链接
posted on 2014-12-28 18:48 Yu's Garden 阅读(2478) 评论(1) 编辑 收藏 举报