给你两个单词 word1 和 word2,请你计算出将 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
示例 1:
输入:
word1 = "horse", word2 = "ros"
输出:
3
解释:
horse -> rorse (将 ‘h’ 替换为 ‘r’)
rorse -> rose (删除 ‘r’)
rose -> ros (删除 ‘e’)
示例 2:
输入:
word1 = "intention", word2 = "execution"
输出:
5
解释:
intention -> inention (删除 ‘t’)
inention -> enention (将 ‘i’ 替换为 ‘e’)
enention -> exention (将 ‘n’ 替换为 ‘x’)
exention -> exection (将 ‘n’ 替换为 ‘c’)
exection -> execution (插入 ‘u’)
思路:
挨个比较字符串中字符,若相等则等同比较下一位
若不相等,依次比较插入删除和替换对编辑距离的影响。
代码:
class Solution
{
public:
int minDistance(string word1, string word2)
{
int m = word1.length();
int n = word2.length();
vector<vector<int>> dp(m + 1, vector<int>(n + 1));
for (int i = 1; i < m + 1; i++)
{
dp[i][0] = i;
}
for (int i = 1; i < n + 1; i++)
{
dp[0][i] = i;
}
for (int i = 1; i < m + 1; i++)
{
for (int j = 1; j < n + 1; j++)
{
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] + 1/*替换*/,
min(dp[i - 1][j] + 1/*删除*/,
dp[i][j - 1] + 1/*插入*/));
}
}
return dp[m][n];
}
};
来搞一波动态规划~~~