代码随想录算法训练营Day 55|动态规划part16| 583. 两个字符串的删除操作、72. 编辑距离 文章目录 代码随想录算法训练营Day 55|动态规划part16| 583. 两个字符串的删除操作、72. 编辑距离583. 两个字符串的删除操作一、递推删除操作次数二、转化为最长公共子序列问题 72. 编辑距离一、法一 583. 两个字符串的删除操作 题目链接

583. 两个字符串的删除操作 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

目录 583. 两个字符串的删除操作  72. 编辑距离  编辑距离总结篇  判断子序列 不同的子序列 两个字符串的删除操作 编辑距离 583. 两个字符串的删除操作  本题和动态规划：115.不同的子序列 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。 代码随想录 dp[i][j]是以i-1为结尾的字符串word1，和以j-1位结尾的

一、两个字符串的删除操作 题目一：583. 两个字符串的删除操作 583. 两个字符串的删除操作 给定两个单词 word1 和 word2 ，返回使得 word1 和  word2 相同所需的最小步数。 每步 可以删除任意一个字符串中的一个字符。 这个问题实际上是求两个字符串的最长公共子序列（LCS）的长度的变种。一旦找到了最长公共子序列的长度，通过删除两个字符串中不在LCS中的所有字

Day56 动态规划part16 583. 两个字符串的删除操作 72. 编辑距离 583. 两个字符串的删除操作 方法一：动态规划 class Solution {public:int minDistance(string word1, string word2) {vector<vector<int>> dp(word1.size()+1,vector<int>(word2.size(

Day 50 动态规划 part16 解题理解58372 2道题目 583. 两个字符串的删除操作 72. 编辑距离 解题理解 583 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。 当word1[i - 1] 与 word2[j - 1]相同的时候，dp[i][j] = dp[i - 1][

leetcode583：两个字符串的删除操作 文章讲解：leetcode583 leetcode72：编辑距离 文章讲解：leetcode72 目录 1，leetcode583 两个字符串的删除操作： 2，leetcode72 编辑距离： 1，leetcode583 两个字符串的删除操作： 做题做到现在发现往往是题目的要求就是dp的含义。不用想的太复杂。两个字符串，这是一个

583. 两个字符串的删除操作 给定两个单词 word1 和 word2 ，返回使得 word1 和  word2 相同所需的最小步数。 每步 可以删除任意一个字符串中的一个字符。 思路：dp[i][j]数组表示使得 word1[:i] 和  word2[:j] 相同所需的最小步数。当word1[i-1]==word2[j-1]时，dp[i][j] = dp[i-1][j-1], 当word