代码随想录算法训练营第五十九天|115.不同的子序列、 583. 两个字符串的删除操作、72. 编辑距离、编辑距离总结篇

代码随想录算法训练营第五十九天

115.不同的子序列

题目链接:115.不同的子序列

  1. 确定dp数组以及下标的含义:dp[i][j] :以下标i - 1为结尾的s,和以下标j - 1为结尾的t,s中t的个数dp[i][j]
  2. 确定递推公式:
    s[i - 1] == t[j - 1],左边+左上,不考虑当前s、t两个相同字母+s不考虑当前字母t考虑
    不等的话s加不加当前字母个数没区别,就等于s不考虑当前字母的个数
    if (s[i - 1] == t[j - 1]){dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + dp[i - 1][j];
    }
    else{dp[i][j] = dp[i - 1][j];
    }
    
  3. dp数组如何初始化:t是空字符串,任意s都有1个空字符串。s是空,都有0个t。
  4. 确定遍历顺序:从前向后遍历。
  5. 打印dp数组。
    打印dp数组
class Solution {
public:int numDistinct(string s, string t) {vector<vector<int>> dp(s.size() + 1, vector<int>(t.size() + 1, 0));for (int i = 0; i <= s.size(); i++) {dp[i][0] = 1;}for (int i = 1; i <= s.size(); i++) {for (int j = 1; j <= t.size(); j++) {if (s[i - 1] == t[j - 1]){dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + dp[i - 1][j];}else{dp[i][j] = dp[i - 1][j];}}}return dp[s.size()][t.size()];}
};

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

  1. 确定dp数组以及下标的含义:dp[i][j] :以下标i - 1为结尾的word1,和以下标j - 1为结尾的word

  2. 2,删除元素次数dp[i][j]

  3. 确定递推公式:
    两个元素相同,不进行删除操作,次数和不加这两个字母相同就是dp[i-1][j-1]
    两个元素不同,删word1当前元素次数+1和删word2当前元素次数+1哪个小取哪个。

    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);}
    
  4. dp数组如何初始化:word1是空另外一个要删空的次数就是word2中元素的个数就是j,word2是空,另一个要删空的次数就是word1中元素的个数就是i

  5. 确定遍历顺序:从前向后遍历。

  6. 打印dp数组。

class Solution {
public:int minDistance(string word1, string word2) {vector<vector<int>> dp(word1.size() + 1, vector<int>(word2.size() + 1, 0));for (int i = 1; i <= word1.size(); i++) {dp[i][0] = i;}for (int j = 1; 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()];}
};

72. 编辑距离

题目链接:72. 编辑距离

  1. 确定dp数组以及下标的含义:dp[i][j] :以下标i - 1为结尾的word1,和以下标j - 1为结尾的word
  2. 2,编辑元素次数dp[i][j]
  3. 确定递推公式:
    两个元素相同,不进行删除操作,次数和不加这两个字母相同就是dp[i-1][j-1]
    两个元素不同,删word1当前元素次数+1和删word2当前元素次数+1哪个小取哪个,替换元素就是不考虑当前的2个元素操作次数+1。
    if (word1[i - 1] == word2[j - 1]) {dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1];} else {dp[i][j] = min(min(dp[i - 1][j] + 1, dp[i][j - 1] + 1), dp[i - 1][j - 1] + 1);}
    
  4. dp数组如何初始化:word1是空另外一个要删空的次数就是word2中元素的个数就是j,word2是空,另一个要删空的次数就是word1中元素的个数就是i
  5. 确定遍历顺序:从前向后遍历。
  6. 打印dp数组。
class Solution {
public:int minDistance(string word1, string word2) {vector<vector<int>> dp(word1.size() + 1, vector<int>(word2.size() + 1, 0));for (int i = 1; i <= word1.size(); i++) {dp[i][0] = i;}for (int j = 1; 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(min(dp[i - 1][j] + 1, dp[i][j - 1] + 1), dp[i - 1][j - 1] + 1);}}}return dp[word1.size()][word2.size()];}
};

编辑距离总结篇

  1. 两个字符串做匹配,dp数组含义基本为s[i-1]为结尾,t[j-1]为结尾的操作次数或子序列个数…为了方便把dp[i][0]和dp[0][j]空出来方便初始化
  2. 递推公式一般分为s[i-1]==t[j-1]和不等两种情况
  3. 初始化时候要考虑dp[i][0]和dp[0][j],其他的位置取任意值即可,因为都会被递推公式覆盖
  4. 遍历顺序都是从左到右,从上到下。
  5. 有问题时需打印dp数组看和预期是否有差别。

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