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0072.编辑距离.md

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参与本项目,贡献其他语言版本的代码,拥抱开源,让更多学习算法的小伙伴们收益!

72. 编辑距离

力扣题目链接

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')

提示:

  • 0 <= word1.length, word2.length <= 500
  • word1 和 word2 由小写英文字母组成

算法公开课

《代码随想录》算法视频公开课动态规划终极绝杀! LeetCode:72.编辑距离,相信结合视频再看本篇题解,更有助于大家对本题的理解

思路

编辑距离终于来了,这道题目如果大家没有了解动态规划的话,会感觉超级复杂。

编辑距离是用动规来解决的经典题目,这道题目看上去好像很复杂,但用动规可以很巧妙的算出最少编辑距离。

接下来我依然使用动规五部曲,对本题做一个详细的分析:

1. 确定dp数组(dp table)以及下标的含义

dp[i][j] 表示以下标i-1为结尾的字符串word1,和以下标j-1为结尾的字符串word2,最近编辑距离为dp[i][j]

有同学问了,为啥要表示下标i-1为结尾的字符串呢,为啥不表示下标i为结尾的字符串呢?

为什么这么定义我在 718. 最长重复子数组 中做了详细的讲解。

其实用i来表示也可以! 用i-1就是为了方便后面dp数组初始化的。

2. 确定递推公式

在确定递推公式的时候,首先要考虑清楚编辑的几种操作,整理如下:

if (word1[i - 1] == word2[j - 1])
    不操作
if (word1[i - 1] != word2[j - 1])
    增
    删
    换

也就是如上4种情况。

if (word1[i - 1] == word2[j - 1]) 那么说明不用任何编辑,dp[i][j] 就应该是 dp[i - 1][j - 1],即dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1];

此时可能有同学有点不明白,为啥要即dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1]呢?

那么就在回顾上面讲过的dp[i][j]的定义,word1[i - 1]word2[j - 1]相等了,那么就不用编辑了,以下标i-2为结尾的字符串word1和以下标j-2为结尾的字符串word2的最近编辑距离dp[i - 1][j - 1]就是 dp[i][j]了。

在下面的讲解中,如果哪里看不懂,就回想一下dp[i][j]的定义,就明白了。

在整个动规的过程中,最为关键就是正确理解dp[i][j]的定义!

if (word1[i - 1] != word2[j - 1]),此时就需要编辑了,如何编辑呢?

  • 操作一:word1删除一个元素,那么就是以下标i - 2为结尾的word1 与 j-1为结尾的word2的最近编辑距离 再加上一个操作。

dp[i][j] = dp[i - 1][j] + 1;

  • 操作二:word2删除一个元素,那么就是以下标i - 1为结尾的word1 与 j-2为结尾的word2的最近编辑距离 再加上一个操作。

dp[i][j] = dp[i][j - 1] + 1;

这里有同学发现了,怎么都是删除元素,添加元素去哪了。

word2添加一个元素,相当于word1删除一个元素,例如 word1 = "ad" ,word2 = "a"word1删除元素'd'word2添加一个元素'd',变成word1="a", word2="ad", 最终的操作数是一样! dp数组如下图所示意的:

            a                         a     d
   +-----+-----+             +-----+-----+-----+
   |  0  |  1  |             |  0  |  1  |  2  |
   +-----+-----+   ===>      +-----+-----+-----+
 a |  1  |  0  |           a |  1  |  0  |  1  |
   +-----+-----+             +-----+-----+-----+
 d |  2  |  1  |
   +-----+-----+

操作三:替换元素,word1替换word1[i - 1],使其与word2[j - 1]相同,此时不用增删加元素。

可以回顾一下,if (word1[i - 1] == word2[j - 1])的时候我们的操作 是 dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] 对吧。

那么只需要一次替换的操作,就可以让 word1[i - 1] 和 word2[j - 1] 相同。

所以 dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;

综上,当 if (word1[i - 1] != word2[j - 1]) 时取最小的,即:dp[i][j] = min({dp[i - 1][j - 1], dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]}) + 1;

递归公式代码如下:

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], dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]}) + 1;
}

3. dp数组如何初始化

再回顾一下dp[i][j]的定义:

dp[i][j] 表示以下标i-1为结尾的字符串word1,和以下标j-1为结尾的字符串word2,最近编辑距离为dp[i][j]

那么dp[i][0] 和 dp[0][j] 表示什么呢?

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]。

那么dp[i][0]就应该是i,对word1里的元素全部做删除操作,即:dp[i][0] = i;

同理dp[0][j] = j;

所以C++代码如下:

for (int i = 0; i <= word1.size(); i++) dp[i][0] = i;
for (int j = 0; j <= word2.size(); j++) dp[0][j] = j;

4. 确定遍历顺序

从如下四个递推公式:

  • dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1]
  • dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1
  • dp[i][j] = dp[i][j - 1] + 1
  • dp[i][j] = dp[i - 1][j] + 1

可以看出dp[i][j]是依赖左方,上方和左上方元素的,如图:

72.编辑距离

所以在dp矩阵中一定是从左到右从上到下去遍历。

代码如下:

for (int i = 1; i <= word1.size(); i++) {
    for (int j = 1; j <= word2.size(); 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], dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]}) + 1;
        }
    }
}

5. 举例推导dp数组

以示例1为例,输入:word1 = "horse", word2 = "ros"为例,dp矩阵状态图如下:

72.编辑距离1

以上动规五部分析完毕,C++代码如下:

class Solution {
public:
    int minDistance(string word1, string word2) {
        vector<vector<int>> dp(word1.size() + 1, vector<int>(word2.size() + 1, 0));
        for (int i = 0; i <= word1.size(); i++) dp[i][0] = i;
        for (int j = 0; j <= word2.size(); j++) dp[0][j] = j;
        for (int i = 1; i <= word1.size(); i++) {
            for (int j = 1; j <= word2.size(); 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], dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]}) + 1;
                }
            }
        }
        return dp[word1.size()][word2.size()];
    }
};
  • 时间复杂度: O(n * m)
  • 空间复杂度: O(n * m)

其他语言版本

Java:

public int minDistance(String word1, String word2) {
    int m = word1.length();
    int n = word2.length();
    int[][] dp = new int[m + 1][n + 1];
    // 初始化
    for (int i = 1; i <= m; i++) {
        dp[i][0] =  i;
    }
    for (int j = 1; j <= n; j++) {
        dp[0][j] = j;
    }
    for (int i = 1; i <= m; i++) {
        for (int j = 1; j <= n; j++) {
            // 因为dp数组有效位从1开始
            // 所以当前遍历到的字符串的位置为i-1 | j-1
            if (word1.charAt(i - 1) == word2.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;
            }
        }
    }
    return dp[m][n];
}

Python:

class Solution:
    def minDistance(self, word1: str, word2: str) -> int:
        dp = [[0] * (len(word2)+1) for _ in range(len(word1)+1)]
        for i in range(len(word1)+1):
            dp[i][0] = i
        for j in range(len(word2)+1):
            dp[0][j] = j
        for i in range(1, len(word1)+1):
            for j in range(1, len(word2)+1):
                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], dp[i-1][j], dp[i][j-1]) + 1
        return dp[-1][-1]

Go:

func minDistance(word1 string, word2 string) int {
	m, n := len(word1), len(word2)
	dp := make([][]int, m+1)
	for i := range dp {
		dp[i] = make([]int, n+1)
	}
	for i := 0; i < m+1; i++ {
		dp[i][0] = i // word1[i] 变成 word2[0], 删掉 word1[i], 需要 i 部操作
	}
	for j := 0; j < n+1; j++ {
		dp[0][j] = j // word1[0] 变成 word2[j], 插入 word1[j],需要 j 部操作
	}
	for i := 1; i < m+1; i++ {
		for j := 1; j < n+1; j++ {
			if word1[i-1] == word2[j-1] {
				dp[i][j] = dp[i-1][j-1]
			} else { // Min(插入,删除,替换)
				dp[i][j] = Min(dp[i][j-1], dp[i-1][j], dp[i-1][j-1]) + 1
			}
		}
	}
	return dp[m][n]
}
func Min(args ...int) int {
	min := args[0]
	for _, item := range args {
		if item < min {
			min = item
		}
	}
	return min
}

Javascript:

const minDistance = (word1, word2) => {
    let dp = Array.from(Array(word1.length + 1), () => Array(word2.length+1).fill(0));

    for(let i = 1; i <= word1.length; i++) {
        dp[i][0] = i; 
    }

    for(let j = 1; j <= word2.length; j++) {
        dp[0][j] = j;
    }

    for(let i = 1; i <= word1.length; i++) {
        for(let j = 1; j <= word2.length; j++) {
            if(word1[i-1] === word2[j-1]) {
                dp[i][j] = dp[i-1][j-1];
            } else {
                dp[i][j] = Math.min(dp[i-1][j] + 1, dp[i][j-1] + 1, dp[i-1][j-1] + 1);
            }
        }
    }
    
    return dp[word1.length][word2.length];
};

TypeScript:

function minDistance(word1: string, word2: string): number {
    /**
        dp[i][j]: word1前i个字符,word2前j个字符,最少操作数
        dp[0][0]=0:表示word1前0个字符为'', word2前0个字符为''
     */
    const length1: number = word1.length,
        length2: number = word2.length;
    const dp: number[][] = new Array(length1 + 1).fill(0)
        .map(_ => new Array(length2 + 1).fill(0));
    for (let i = 0; i <= length1; i++) {
        dp[i][0] = i;
    }
    for (let i = 0; i <= length2; i++) {
        dp[0][i] = i;
    }
    for (let i = 1; i <= length1; i++) {
        for (let j = 1; j <= length2; j++) {
            if (word1[i - 1] === word2[j - 1]) {
                dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1];
            } else {
                dp[i][j] = Math.min(
                    dp[i - 1][j],
                    dp[i][j - 1],
                    dp[i - 1][j - 1]
                ) + 1;
            }
        }
    }
    return dp[length1][length2];
};

C:

int min(int num1, int num2, int num3) {
    return num1 > num2 ? (num2 > num3 ? num3 : num2) : (num1 > num3 ? num3 : num1); 
}

int minDistance(char * word1, char * word2){
    int dp[strlen(word1)+1][strlen(word2)+1];
    dp[0][0] = 0;
    for (int i = 1; i <= strlen(word1); i++) dp[i][0] = i;
    for (int i = 1; i <= strlen(word2); i++) dp[0][i] = i;

    for (int i = 1; i <= strlen(word1); i++) {
        for (int j = 1; j <= strlen(word2); 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], dp[i][j-1], dp[i-1][j]) + 1;
            }
        }
    }
    return dp[strlen(word1)][strlen(word2)];
}

Rust:

impl Solution {
    pub fn min_distance(word1: String, word2: String) -> i32 {
        let mut dp = vec![vec![0; word2.len() + 1]; word1.len() + 1];
        for i in 1..=word2.len() {
            dp[0][i] = i;
        }

        for (j, v) in dp.iter_mut().enumerate().skip(1) {
            v[0] = j;
        }
        for (i, char1) in word1.chars().enumerate() {
            for (j, char2) in word2.chars().enumerate() {
                if char1 == char2 {
                    dp[i + 1][j + 1] = dp[i][j];
                    continue;
                }
                dp[i + 1][j + 1] = dp[i][j + 1].min(dp[i + 1][j]).min(dp[i][j]) + 1;
            }
        }

        dp[word1.len()][word2.len()] as i32
    }
}

一维 dp

impl Solution {
    pub fn min_distance(word1: String, word2: String) -> i32 {
        let mut dp = vec![0; word1.len() + 1];
        for (i, v) in dp.iter_mut().enumerate().skip(1) {
            *v = i;
        }

        for char2 in word2.chars() {
            // 相当于 dp[i][0] 的初始化
            let mut pre = dp[0];
            dp[0] += 1; // j = 0, 将前 i 个字符变成空串的个数
            for (j, char1) in word1.chars().enumerate() {
                let temp = dp[j + 1];
                if char1 == char2 {
                    dp[j + 1] = pre;
                } else {
                    dp[j + 1] = dp[j + 1].min(dp[j]).min(pre) + 1;
                }
                pre = temp;
            }
        }

        dp[word1.len()] as i32
    }
}