cpp
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:
- 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。
- 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。
- 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:
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;
- 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。
- 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:
- 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。
- 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。
- 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:
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;
- 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。
- 举例推导dp数组
以word1:"sea",word2:"eat"为例,推导dp数组状态图如下:

