动态规划|583.两个字符串的删除操作

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class Solution {
public:
    int minDistance(string word1, string word2) {
        vector<vector<int>> dp(word1.size() + 1, vector<int>(word2.size() + 1));
        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][j - 1] + 1);
                }
            }
        }
        return dp[word1.size()][word2.size()];
    }
};

思路

#动态规划一

本题和动态规划:115.不同的子序列 (opens new window)相比,其实就是两个字符串都可以删除了,情况虽说复杂一些,但整体思路是不变的。

这次是两个字符串可以相互删了,这种题目也知道用动态规划的思路来解,动规五部曲,分析如下:

  1. 确定dp数组(dp table)以及下标的含义

dpij:以i-1为结尾的字符串word1,和以j-1位结尾的字符串word2,想要达到相等,所需要删除元素的最少次数。

这里dp数组的定义有点点绕,大家要撸清思路。

  1. 确定递推公式
  • 当word1i - 1 与 word2j - 1相同的时候
  • 当word1i - 1 与 word2j - 1不相同的时候

当word1i - 1 与 word2j - 1相同的时候,dpij = dpi - 1j - 1;

当word1i - 1 与 word2j - 1不相同的时候,有三种情况:

情况一:删word1i - 1,最少操作次数为dpi - 1j + 1

情况二:删word2j - 1,最少操作次数为dpij - 1 + 1

情况三:同时删word1i - 1和word2j - 1,操作的最少次数为dpi - 1j - 1 + 2

那最后当然是取最小值,所以当word1i - 1 与 word2j - 1不相同的时候,递推公式:dpij = min({dpi - 1j - 1 + 2, dpi - 1j + 1, dpij - 1 + 1});

因为 dpij - 1 + 1 = dpi - 1j - 1 + 2,所以递推公式可简化为:dpij = min(dpi - 1j + 1, dpij - 1 + 1);

这里可能不少录友有点迷糊,从字面上理解 就是 当 同时删word1i - 1和word2j - 1,dpij-1 本来就不考虑 word2j - 1了,那么我在删 word1i - 1,是不是就达到两个元素都删除的效果,即 dpij-1 + 1。

  1. dp数组如何初始化

从递推公式中,可以看出来,dpi0 和 dp0j是一定要初始化的。

dpi0:word2为空字符串,以i-1为结尾的字符串word1要删除多少个元素,才能和word2相同呢,很明显dpi0 = i。

dp0j的话同理,所以代码如下:

复制代码
vector<vector<int>> dp(word1.size() + 1, vector<int>(word2.size() + 1));
for (int i = 0; i <= word1.size(); i++) dp[i][0] = i;
for (int j = 0; j <= word2.size(); j++) dp[0][j] = j;
  1. 确定遍历顺序

从递推公式 dpij = min(dpi - 1j - 1 + 2, min(dpi - 1j, dpij - 1) + 1); 和dpij = dpi - 1j - 1可以看出dpij都是根据左上方、正上方、正左方推出来的。

所以遍历的时候一定是从上到下,从左到右,这样保证dpij可以根据之前计算出来的数值进行计算。

  1. 举例推导dp数组

以word1:"sea",word2:"eat"为例,推导dp数组状态图如下:

思路

#动态规划一

本题和动态规划:115.不同的子序列 (opens new window)相比,其实就是两个字符串都可以删除了,情况虽说复杂一些,但整体思路是不变的。

这次是两个字符串可以相互删了,这种题目也知道用动态规划的思路来解,动规五部曲,分析如下:

  1. 确定dp数组(dp table)以及下标的含义

dpij:以i-1为结尾的字符串word1,和以j-1位结尾的字符串word2,想要达到相等,所需要删除元素的最少次数。

这里dp数组的定义有点点绕,大家要撸清思路。

  1. 确定递推公式
  • 当word1i - 1 与 word2j - 1相同的时候
  • 当word1i - 1 与 word2j - 1不相同的时候

当word1i - 1 与 word2j - 1相同的时候,dpij = dpi - 1j - 1;

当word1i - 1 与 word2j - 1不相同的时候,有三种情况:

情况一:删word1i - 1,最少操作次数为dpi - 1j + 1

情况二:删word2j - 1,最少操作次数为dpij - 1 + 1

情况三:同时删word1i - 1和word2j - 1,操作的最少次数为dpi - 1j - 1 + 2

那最后当然是取最小值,所以当word1i - 1 与 word2j - 1不相同的时候,递推公式:dpij = min({dpi - 1j - 1 + 2, dpi - 1j + 1, dpij - 1 + 1});

因为 dpij - 1 + 1 = dpi - 1j - 1 + 2,所以递推公式可简化为:dpij = min(dpi - 1j + 1, dpij - 1 + 1);

这里可能不少录友有点迷糊,从字面上理解 就是 当 同时删word1i - 1和word2j - 1,dpij-1 本来就不考虑 word2j - 1了,那么我在删 word1i - 1,是不是就达到两个元素都删除的效果,即 dpij-1 + 1。

  1. dp数组如何初始化

从递推公式中,可以看出来,dpi0 和 dp0j是一定要初始化的。

dpi0:word2为空字符串,以i-1为结尾的字符串word1要删除多少个元素,才能和word2相同呢,很明显dpi0 = i。

dp0j的话同理,所以代码如下:

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vector<vector<int>> dp(word1.size() + 1, vector<int>(word2.size() + 1));
for (int i = 0; i <= word1.size(); i++) dp[i][0] = i;
for (int j = 0; j <= word2.size(); j++) dp[0][j] = j;
  1. 确定遍历顺序

从递推公式 dpij = min(dpi - 1j - 1 + 2, min(dpi - 1j, dpij - 1) + 1); 和dpij = dpi - 1j - 1可以看出dpij都是根据左上方、正上方、正左方推出来的。

所以遍历的时候一定是从上到下,从左到右,这样保证dpij可以根据之前计算出来的数值进行计算。

  1. 举例推导dp数组

以word1:"sea",word2:"eat"为例,推导dp数组状态图如下:

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