HJ52. 计算字符串的编辑距离
描述
Levenshtein 距离,又称编辑距离,指的是两个字符串之间,由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符。编辑距离的算法是首先由俄国科学家 Levenshtein 提出的,故又叫 Levenshtein Distance 。
例如:
字符串A: abcdefg
字符串B: abcdef
通过增加或是删掉字符 ”g” 的方式达到目的。这两种方案都需要一次操作。把这个操作所需要的次数定义为两个字符串的距离。
要求:
输入描述
每组用例一共2行,为输入的两个字符串
输出描述
每组用例输出一行,代表字符串的距离
示例1
输入:
abcdefg abcdef
输出:
1
C++ 解法, 执行用时: 1ms, 内存消耗: 632KB, 提交时间: 2017-08-16
#include<iostream> #include<string> #include<vector> #include<algorithm> using namespace std; //空间可以优化成O(n) int main() { string s1, s2; while (cin >> s1 >> s2) { vector<vector<int>> dp(s1.size() + 1, vector<int>(s2.size() + 1, 0)); for (int i = 1; i <= s2.length(); i++) dp[0][i] = i; for (int i = 1; i <= s1.length(); i++) dp[i][0] = i; for(int i=1;i<=s1.length();i++) for (int j = 1; j <= s2.length(); j++) { int min1 = min(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]) + 1; dp[i][j] = min((s1[i - 1] == s2[j - 1] ? 0 : 1) + dp[i - 1][j - 1], min1); } cout << dp[s1.size()][s2.size()] << endl; } }
C 解法, 执行用时: 2ms, 内存消耗: 300KB, 提交时间: 2021-08-01
#include <stdio.h> #include <string.h> int main(void){ const int sz = 500; char rows[sz], cols[sz]; while(gets(rows) != NULL && gets(cols) != NULL) { int line[strlen(rows) + 1]; for(int i = 0; i <= strlen(rows); ++i) line[i] = i; for(int i = 1; i <= strlen(cols); ++i) { int prev = line[0]; line[0] = i; for(int j = 1; j <= strlen(rows); ++j) { int t = line[j]; if(rows[j-1] == cols[i-1]) line[j] = prev; else { if(line[j] > prev) { line[j] = prev; } if(line[j] > line[j-1]) { line[j] = line[j-1]; } ++line[j]; } prev = t; } } printf("%d\n", line[strlen(rows)]); } return 0; }