力扣72. 编辑距离

动态规划

• 思路：
  • 假设 dp[i][j] 是 word1 前 i 个字母到 word2 前 j 个字母的编辑距离；
  • 那么状态 dp[i][j] 状态的上一个状态有：
    • dp[i - 1][j]，word1 前 i - 1 个字母到 word2 前 j 个字母的编辑距离，此状态再插入一个字母就迁移到 dp[i][j] 状态；
    • 同理在 dp[i][j - 1] 状态 word2 插入一个字母就迁移到 dp[i][j]；
    • 状态 dp[i - 1][j - 1]，如果 word1 和 word2 最后一个字母相同，则不需要替换；否则，需要进行替换，增加一次编辑；
  • dp[i][j] 是这个上一状态迁移所需距离最小的值；
  • 同时，当一个字母为空串时，需要编辑的距离为另外一个字母的长度：
    • dp[0][j] = j
    • dp[i][0] = i

class Solution {
public:
    int minDistance(string word1, string word2) {
        int sz1 = word1.size();
        int sz2 = word2.size();

        if (sz1 == 0) {
            return sz2;
        }
        if (sz2 == 0) {
            return sz1;
        }

        std::vector<std::vector<int>> dp(sz1 + 1, std::vector<int>(sz2 + 1));
        // if word2 empty
        for (int i = 0; i <= sz1; ++i) {
            dp[i][0] = i;
        }
        // if word1 empty
        for (int j = 0; j <= sz2; ++j) {
            dp[0][j] = j;
        }

        for (int i = 1; i <= sz1; ++i) {
            for (int j = 1; j <= sz2; ++j) {
                int dp_add = dp[i - 1][j] + 1;
                int dp_del = dp[i][j - 1] + 1;
                int dp_re = dp[i - 1][j - 1];
                if (word1[i - 1] != word2[j - 1]) {
                    dp_re += 1;
                }

                dp[i][j] = std::min(std::min(dp_add, dp_del), dp_re);
            }
        }

        return dp[sz1][sz2];
    }
};