动态规划|583.两个字符串的删除操作

2024-05-03 02:20

本文主要是介绍动态规划|583.两个字符串的删除操作,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

力扣题目链接

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

dp[i][j]: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word1[i - 1] 与 word2[j - 1]相同的时候
  • 当word1[i - 1] 与 word2[j - 1]不相同的时候

当word1[i - 1] 与 word2[j - 1]相同的时候,dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1];

当word1[i - 1] 与 word2[j - 1]不相同的时候,有三种情况:

情况一:删word1[i - 1],最少操作次数为dp[i - 1][j] + 1

情况二:删word2[j - 1],最少操作次数为dp[i][j - 1] + 1

情况三:同时删word1[i - 1]和word2[j - 1],操作的最少次数为dp[i - 1][j - 1] + 2

那最后当然是取最小值,所以当word1[i - 1] 与 word2[j - 1]不相同的时候,递推公式:dp[i][j] = min({dp[i - 1][j - 1] + 2, dp[i - 1][j] + 1, dp[i][j - 1] + 1});

因为 dp[i][j - 1] + 1 = dp[i - 1][j - 1] + 2,所以递推公式可简化为:dp[i][j] = min(dp[i - 1][j] + 1, dp[i][j - 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word1[i - 1]和word2[j - 1],dp[i][j-1] 本来就不考虑 word2[j - 1]了,那么我在删 word1[i - 1],是不是就达到两个元素都删除的效果,即 dp[i][j-1] + 1。

  1. dp数组如何初始化

从递推公式中,可以看出来,dp[i][0] 和 dp[0][j]是一定要初始化的。

dp[i][0]: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dp[i][0] = i。

dp[0][j]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;

  1. 确定遍历顺序

从递推公式 dp[i][j] = min(dp[i - 1][j - 1] + 2, min(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]) + 1); 和dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1]可以看出dp[i][j]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dp[i][j]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:

583.两个字符串的删除操作1

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

dp[i][j]: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word1[i - 1] 与 word2[j - 1]相同的时候
  • 当word1[i - 1] 与 word2[j - 1]不相同的时候

当word1[i - 1] 与 word2[j - 1]相同的时候,dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1];

当word1[i - 1] 与 word2[j - 1]不相同的时候,有三种情况:

情况一:删word1[i - 1],最少操作次数为dp[i - 1][j] + 1

情况二:删word2[j - 1],最少操作次数为dp[i][j - 1] + 1

情况三:同时删word1[i - 1]和word2[j - 1],操作的最少次数为dp[i - 1][j - 1] + 2

那最后当然是取最小值,所以当word1[i - 1] 与 word2[j - 1]不相同的时候,递推公式:dp[i][j] = min({dp[i - 1][j - 1] + 2, dp[i - 1][j] + 1, dp[i][j - 1] + 1});

因为 dp[i][j - 1] + 1 = dp[i - 1][j - 1] + 2,所以递推公式可简化为:dp[i][j] = min(dp[i - 1][j] + 1, dp[i][j - 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word1[i - 1]和word2[j - 1],dp[i][j-1] 本来就不考虑 word2[j - 1]了,那么我在删 word1[i - 1],是不是就达到两个元素都删除的效果,即 dp[i][j-1] + 1。

  1. dp数组如何初始化

从递推公式中,可以看出来,dp[i][0] 和 dp[0][j]是一定要初始化的。

dp[i][0]: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dp[i][0] = i。

dp[0][j]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;

  1. 确定遍历顺序

从递推公式 dp[i][j] = min(dp[i - 1][j - 1] + 2, min(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]) + 1); 和dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1]可以看出dp[i][j]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dp[i][j]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:

583.两个字符串的删除操作1

 代码随想录 (programmercarl.com)

这篇关于动态规划|583.两个字符串的删除操作的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/955638

相关文章

python使用fastapi实现多语言国际化的操作指南

《python使用fastapi实现多语言国际化的操作指南》本文介绍了使用Python和FastAPI实现多语言国际化的操作指南,包括多语言架构技术栈、翻译管理、前端本地化、语言切换机制以及常见陷阱和... 目录多语言国际化实现指南项目多语言架构技术栈目录结构翻译工作流1. 翻译数据存储2. 翻译生成脚本

Android 悬浮窗开发示例((动态权限请求 | 前台服务和通知 | 悬浮窗创建 )

《Android悬浮窗开发示例((动态权限请求|前台服务和通知|悬浮窗创建)》本文介绍了Android悬浮窗的实现效果,包括动态权限请求、前台服务和通知的使用,悬浮窗权限需要动态申请并引导... 目录一、悬浮窗 动态权限请求1、动态请求权限2、悬浮窗权限说明3、检查动态权限4、申请动态权限5、权限设置完毕后

Python如何计算两个不同类型列表的相似度

《Python如何计算两个不同类型列表的相似度》在编程中,经常需要比较两个列表的相似度,尤其是当这两个列表包含不同类型的元素时,下面小编就来讲讲如何使用Python计算两个不同类型列表的相似度吧... 目录摘要引言数字类型相似度欧几里得距离曼哈顿距离字符串类型相似度Levenshtein距离Jaccard相

0基础租个硬件玩deepseek,蓝耘元生代智算云|本地部署DeepSeek R1模型的操作流程

《0基础租个硬件玩deepseek,蓝耘元生代智算云|本地部署DeepSeekR1模型的操作流程》DeepSeekR1模型凭借其强大的自然语言处理能力,在未来具有广阔的应用前景,有望在多个领域发... 目录0基础租个硬件玩deepseek,蓝耘元生代智算云|本地部署DeepSeek R1模型,3步搞定一个应

docker如何删除悬空镜像

《docker如何删除悬空镜像》文章介绍了如何使用Docker命令删除悬空镜像,以提高服务器空间利用率,通过使用dockerimage命令结合filter和awk工具,可以过滤出没有Tag的镜像,并将... 目录docChina编程ker删除悬空镜像前言悬空镜像docker官方提供的方式自定义方式总结docker

使用Navicat工具比对两个数据库所有表结构的差异案例详解

《使用Navicat工具比对两个数据库所有表结构的差异案例详解》:本文主要介绍如何使用Navicat工具对比两个数据库test_old和test_new,并生成相应的DDLSQL语句,以便将te... 目录概要案例一、如图两个数据库test_old和test_new进行比较:二、开始比较总结概要公司存在多

轻松上手MYSQL之JSON函数实现高效数据查询与操作

《轻松上手MYSQL之JSON函数实现高效数据查询与操作》:本文主要介绍轻松上手MYSQL之JSON函数实现高效数据查询与操作的相关资料,MySQL提供了多个JSON函数,用于处理和查询JSON数... 目录一、jsON_EXTRACT 提取指定数据二、JSON_UNQUOTE 取消双引号三、JSON_KE

C++实现封装的顺序表的操作与实践

《C++实现封装的顺序表的操作与实践》在程序设计中,顺序表是一种常见的线性数据结构,通常用于存储具有固定顺序的元素,与链表不同,顺序表中的元素是连续存储的,因此访问速度较快,但插入和删除操作的效率可能... 目录一、顺序表的基本概念二、顺序表类的设计1. 顺序表类的成员变量2. 构造函数和析构函数三、顺序表

使用C++实现单链表的操作与实践

《使用C++实现单链表的操作与实践》在程序设计中,链表是一种常见的数据结构,特别是在动态数据管理、频繁插入和删除元素的场景中,链表相比于数组,具有更高的灵活性和高效性,尤其是在需要频繁修改数据结构的应... 目录一、单链表的基本概念二、单链表类的设计1. 节点的定义2. 链表的类定义三、单链表的操作实现四、

Java使用POI-TL和JFreeChart动态生成Word报告

《Java使用POI-TL和JFreeChart动态生成Word报告》本文介绍了使用POI-TL和JFreeChart生成包含动态数据和图表的Word报告的方法,并分享了实际开发中的踩坑经验,通过代码... 目录前言一、需求背景二、方案分析三、 POI-TL + JFreeChart 实现3.1 Maven