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android 做电子书下载网站,关键词搜索名词解释,做网站通栏模糊,聊城专业网站建设思路 dp数组定义:0_i-1的字符串和0_j-1的字符串删除到相等时的最小步数递推公式: if(word1[i-1] word2[j-1]){dp[i][j] dp[i-1][j-1]; }else{dp[i][j] min(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) 1; } 如果相同时,代表不删除元素就行;不同…

思路

  1. dp数组定义:0_i-1的字符串和0_j-1的字符串删除到相等时的最小步数
  2. 递推公式:
    if(word1[i-1] == word2[j-1]){dp[i][j] = dp[i-1][j-1];
    }else{dp[i][j] = min(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) + 1;
    }

    如果相同时,代表不删除元素就行;不同时,需要选择删除i或者j中的其中一个元素,并且最小步数加一

  3. dp数组初始化:
    vector< vector<int> > dp(word1.size() + 1, vector<int>(word2.size() + 1, INT_MAX));
    for(int i = 0; i <= word1.size(); i++){dp[i][0] = i;
    }
    for(int j = 0; j <= word2.size(); j++){dp[0][j] = j;
    }
  4. 遍历顺序:顺序
  5. 时间复杂度:      O(n*m)

代码

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

http://www.dtcms.com/wzjs/296146.html

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