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代码随想录算法训练营第五十六天| LeetCode583. 两个字符串的删除操作、LeetCode72. 编辑距离

代码随想录算法训练营第五十六天| LeetCode583. 两个字符串的删除操作、LeetCode72. 编辑距离

一、LeetCode583. 两个字符串的删除操作

        1:题目描述(583. 两个字符串的删除操作

        给定两个单词 word1 和 word2 ,返回使得 word1 和  word2 相同所需的最小步数

        每步 可以删除任意一个字符串中的一个字符。

        2:解题思路

  1. class Solution:
  2. def minDistance(self, word1: str, word2: str) -> int:
  3. # 确定dp数组的含义
  4. # dp[i][j]:以i-1结尾的字符串word1,和以j-1结尾的字符串word2,想要达到相等,所需要删除的元素最少次数为dp[i][j]
  5. # 递推公式:分为word1[i-1]==word2[j-1]和word1[i-1]!=word2[j-1]
  6. # word1[i-1]==word2[j-1]:不用删除元素,dp[i][j] = dp[i-1][j-1]
  7. # word1[i-1]!=word2[j-1]:分为删除word1[i-1],删除word2[j-1],删除word1[i-1]和word2[j-1]
  8. # 删除word1[i-1]:dp[i][j] = dp[i-1][j]+1
  9. # 删除word2[j-1]:dp[i][j] = dp[i][j-1]+1
  10. # 删除word1[i-1]和word2[j-1]:dp[i][j] = dp[i-1][j-1]+2
  11. # 即:dp[i][j] = min(dp[i-1][j]+1,dp[i][j-1]+1,dp[i][j] = dp[i-1][j-1]+2)
  12. # 初始化,需要初始化dp[i][0],dp[0][j]
  13. # dp[i][0]:word2为空字符串,以i-1结尾的字符串word1要删除多少个元素,才能与word2相等
  14. # dp[i][0] = i
  15. # dp[0][j]:word1为空字符串,以j-1结尾的字符串word2要删除多少个元素,才能与word1相等
  16. # dp[0][j] = j
  17. # 遍历顺序:从下标1开始,从上到下,从左到右遍历
  18. word1_len = len(word1)
  19. word2_len = len(word2)
  20. dp = [[0 for _ in range(word2_len+1)] for _ in range(word1_len+1)]
  21. # 初始化
  22. for i in range(word1_len+1):
  23. dp[i][0] = i
  24. for j in range(word2_len+1):
  25. dp[0][j] = j
  26. # 遍历
  27. for i in range(1,word1_len+1):
  28. for j in range(1,word2_len+1):
  29. if word1[i-1] == word2[j-1]:
  30. dp[i][j] = dp[i-1][j-1]
  31. else:
  32. dp[i][j] = min(dp[i-1][j]+1, dp[i][j-1]+1, dp[i-1][j-1]+2)
  33. return dp[-1][-1]

二、LeetCode72. 编辑距离

        1:题目描述(72. 编辑距离

        给你两个单词 word1 和 word2, 请返回将 word1 转换成 word2 所使用的最少操作数  。

        你可以对一个单词进行如下三种操作:

  • 插入一个字符
  • 删除一个字符
  • 替换一个字符

        2:解题思路

  1. class Solution:
  2. def minDistance(self, word1: str, word2: str) -> int:
  3. # 确认dp数组的含义
  4. # dp[i][i]表示以下标i-1结尾的字符串word1和以下标j-1结尾的字符串word2,最近编辑距离为dp[i][j]
  5. # 确认递推公式
  6. # 分为两个情况:word1[i-1]==word2[j-1]和word1[i-1]!=word2[j-1]
  7. # word1[i-1]==word2[j-1]:不用操作,dp[i][j] = dp[i-1][j-1]
  8. # word1[i-1]!=word2[j-1]:分为word1增加元素,删除元素,替换元素
  9. # word1增加一个元素,相当于word2删除一个元素:dp[i][j] = dp[i][j-1]+1
  10. # word1删除一个元素:dp[i][j] = dp[i-1][j]+1
  11. # word1替换一个元素:dp[i][j] = dp[i-1][j-1]+1
  12. # 即:dp[i][j] = min(dp[i-1][j], dp[i][j-1], dp[i-1][j-1])+1
  13. # 初始化:初始化dp[i][0], dp[0][j]
  14. # dp[i][0]:以下标i-1为结尾的字符串word1,和空字符串word2,最近编辑距离为dp[i][0]
  15. # 需要对word1中所有元素进行删除操作,dp[i][0] = i
  16. # dp[0][j]:以下标j-1为结尾的字符串word2,和空字符串word1,最近编辑距离为dp[0][j]
  17. # 需要对word1进行插入word2中的全部字符,dp[0][j] = j
  18. # 遍历顺序:从下标1开始,从上到下,从左到右进行遍历
  19. word1_len = len(word1)
  20. word2_len = len(word2)
  21. dp = [[0 for _ in range(word2_len+1)] for _ in range(word1_len+1)]
  22. for i in range(word1_len+1):
  23. dp[i][0] = i
  24. for j in range(word2_len+1):
  25. dp[0][j] = j
  26. for i in range(1, word1_len+1):
  27. for j in range(1, word2_len+1):
  28. if word1[i-1] == word2[j-1]:
  29. dp[i][j] = dp[i-1][j-1]
  30. else:
  31. dp[i][j] = min(dp[i-1][j], dp[i][j-1], dp[i-1][j-1])+1
  32. return dp[-1][-1]
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