12.＜ tag-动态规划和子序列, 子数组＞lt.72. 编辑距离

lt.72. 编辑距离

[案例需求]

[思路分析. 动态规划]

1. 确定dp数组以及下标的含义

dp[i][j] 表示:
以下标i - 1为结尾的字符串word1(也就是长度为i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];
这里在强调一下：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？
用i来表示也可以！ 但我统一以下标i-1为结尾的字符串，在下面的递归公式中会容易理解一点。

2. 确定递推公式
   确定递推公式时, 首先要考虑清楚编辑的几种操作:

if(word1[i - 1] == word2[i- 1]) 不操作
if(word[i- 1] != word2[i - 1]){
    
	增/删/改
}

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

1. 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., 即 dp[i][j] = dp[ i - 1][j] + 1;
2. 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, 即 dp[i][j] = dp[i][j - 1] + 1;
   
3. 操作三. 替换元素, 操作三：替换元素，word1替换word1[i - 1]，使其与word2[j - 1]相同，此时不用增加元素，那么以下标i-2为结尾的word1 与 j-2为结尾的word2的最近编辑距离 加上一个替换元素的操作。
   即 dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;

• 所以, 递推公式如下:

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数组的初始化

我们在回顾一下dp[i][j]的定义;
dp[i][j] 表示长度为j, 即以下标i- 1结尾的字符串word1, 和以下标为j - 1为结尾的字符串word2, 最近编辑距离为dp[i][j]
又因为, 我们由递推公式得知, 需要初始化 dp[0][0], dp[i][0], dp[0][j]三种元素.
那么他们代表什么呢?
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], 显然为i, 即删除i次
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, 同理dp[0][j] = j;

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
   

5. 举例推导dp数组
   

[代码实现]

class Solution {
    
    public int minDistance(String word1, String word2) {
    
        int len1 = word1.length();
        int len2 = word2.length();

        //1. dp数组, dp[i][j]表示长度为i的字符串word1和长度为j的字符串word2, word1转换为word2需要的编辑距离
        int[][] dp = new int[len1 + 1][len2 + 1];
        
        //2. 确定递推公式;
        //word1[i] 和word[j] 在某个索引处, 存在着字符相等或不相等两种情况
        //字符相等的话, 我们在此处索引的编辑距离为0, 
        //字符不相等的话, 我们又有三种操作方式
        //1. 删除一个字符, 如果删除word1[i - 1]能够使得word1[i - 2] == word2[j - 1], 
        那么, dp[i][j] = dp[i - 1][j] + 1;
        如果删除word2[i - 1]能够使word1[i - 1] == word2[j - 2]
        /那么, dp[i][j] = dp[i][j - 1] + 1;
        //2. 插入一个字符, 其实跟删除是一样的效果
        //3. 替换一个字符.替换word1[i] 或者word[j]
        那么. dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;

        //3. 初始化, 由递推公式可知, dp[0][0], dp[i][0], dp[0][j]需要初始化
        //根据dp数组的定义, 很容易能想到初始化的值, 
        for(int i = 1; i <= len1; i++){
    
            dp[i][0] = i;
        }

        for(int j = 1; j <= len2; j++){
    
            dp[0][j] = j;
        }


        //4. 递推
        for(int i = 1; i < len1 + 1; i++){
    
            for(int j = 1; j < len2 + 1; j++){
    
                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], dp[i][j - 1]), dp[i - 1][j - 1]) + 1;
                }
            }
        }

        return dp[len1][len2];
    }
}