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做网站项目团队口号,深网网站,html网站素材,南阳网站建设口碑题目描述 给定两个单词 word1 和 word2#xff0c;计算出将 word1 转换成 word2 所使用的最少操作数。 你可以对一个单词进行如下三种操作#xff1a; 插入一个字符删除一个字符替换一个字符 原题#xff1a;LeetCode 72 思路及实现 方式一#xff1a;动态规划 思路…题目描述 给定两个单词 word1 和 word2计算出将 word1 转换成 word2 所使用的最少操作数。 你可以对一个单词进行如下三种操作 插入一个字符删除一个字符替换一个字符 原题LeetCode 72 思路及实现 方式一动态规划 思路 使用二维数组 dp 来保存子问题的解其中 dp[i][j] 表示 word1 的前 i 个字符转换成 word2 的前 j 个字符所需要的最少操作数。 当 word1[i-1] word2[j-1] 时不需要进行操作dp[i][j] dp[i-1][j-1]。当 word1[i-1] ! word2[j-1] 时可以选择插入、删除或替换操作取这三种操作的最小值加1即 dp[i][j] min(dp[i-1][j], dp[i][j-1], dp[i-1][j-1]) 1。 代码实现 Java版本 public int minDistance(String word1, String word2) {int m word1.length();int n word2.length();// 创建一个二维数组dpint[][] dp new int[m 1][n 1];// 初始化第一行和第一列for (int i 0; i m; i) {dp[i][0] i;}for (int j 0; j n; j) {dp[0][j] j;}// 填充dp数组for (int i 1; i m; i) {for (int j 1; j n; j) {if (word1.charAt(i - 1) word2.charAt(j - 1)) {dp[i][j] dp[i - 1][j - 1];} else {dp[i][j] 1 Math.min(dp[i - 1][j - 1], Math.min(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]));}}}return dp[m][n]; }说明Java版本使用了二维数组dp来保存中间结果并通过循环填充该数组。 C语言版本 #include stdio.h #include string.h #include limits.hint minDistance(char *word1, char *word2) {int m strlen(word1);int n strlen(word2);// 创建一个二维数组dpint dp[m 1][n 1];// 初始化第一行和第一列for (int i 0; i m; i) {dp[i][0] i;}for (int j 0; j n; j) {dp[0][j] j;}// 填充dp数组for (int i 1; i m; i) {for (int j 1; j n; j) {if (word1[i - 1] word2[j - 1]) {dp[i][j] dp[i - 1][j - 1];} else {dp[i][j] 1 fmin(fmin(dp[i - 1][j - 1], dp[i - 1][j]), dp[i][j - 1]);}}}return dp[m][n]; }说明C语言版本与Java版本类似但使用了fmin函数来取最小值。 Python3版本 def minDistance(word1: str, word2: str) - int:m, n len(word1), len(word2)# 创建一个二维数组dpdp [[0] * (n 1) for _ in range(m 1)]# 初始化第一行和第一列for i in range(m 1):dp[i][0] ifor j in range(n 1):dp[0][j] j# 填充dp数组for i in range(1, m 1):for j in range(1, n 1):if word1[i - 1] word2[j - 1]:dp[i][j] dp[i - 1][j - 1]else:dp[i][j] 1 min(dp[i - 1][j - 1], dp[i - 1][j], dp[i][j - 1])return dp[m][n]说明Python3版本使用列表推导式创建二维数组并使用min函数来取最小值。 Golang版本 package mainimport (fmtmath )func minDistance(word1 string, word2 string) int {m, n : len(word1), len(word2)// 创建一个二维数组dpdp : make([][]int, m1)for i : range dp {dp[i] make([]int, n1)}// 初始化第一行和第一列for i : 0; i m; i {dp[i][0] i}for j : 0; j n; j {dp[0][j] j}// 填充dp数组for i : 1; i m; i {for j : 1; j n; j {if word1[i-1] word2[j-1] {dp[i][j] dp[i-1][j-1]} else {dp[i][j] 1 int(math.Min(float64(dp[i-1][j-1]), math.Min(float64(dp[i-1][j]), float64(dp[i][j-1]))))}}}return dp[m][n] }func main() {word1 : horseword2 : rosfmt.Println(minDistance(word1, word2)) // 输出: 3 }说明Golang版本使用make函数创建二维切片并使用math.Min函数来取最小值。 复杂度分析 时间复杂度O(m * n)其中m和n分别是两个单词的长度。因为我们需要遍历两个单词的所有字符。空间复杂度O(m * n)用于保存子问题的解。 总结 方式优点缺点时间复杂度空间复杂度方式一逻辑清晰易于实现需要额外的空间来保存子问题的解O(m * n)O(m * n) 相似题目 相似题目难度链接leetcode 10中等力扣-10leetcode 1143中等力扣-1143leetcode 647中等力扣-647