算法与数据结构面试宝典——编辑距离问题

编辑距离问题

编辑距离,也被称为 Levenshtein 距离,指两个字符串之间互相转换的最小修改次数,通常用于在信息检索和自然语言处理中度量两个序列的相似度。

!!! question

输入两个字符串 $s$ 和 $t$ ,返回将 $s$ 转换为 $t$ 所需的最少编辑步数。

你可以在一个字符串中进行三种编辑操作:插入一个字符、删除一个字符、替换字符为任意一个字符。

如下图所示,将 kitten 转换为 sitting 需要编辑 3 步,包括 2 次替换操作与 1 次添加操作;将 hello 转换为 algo 需要 3 步,包括 2 次替换操作和 1 次删除操作。

在这里插入图片描述

编辑距离问题可以很自然地用决策树模型来解释。字符串对应树节点,一轮决策(一次编辑操作)对应树的一条边。

如下图所示,在不限制操作的情况下,每个节点都可以派生出许多条边,每条边对应一种操作,这意味着从 hello 转换到 algo 有许多种可能的路径。

从决策树的角度看,本题的目标是求解节点 hello 和节点 algo 之间的最短路径。

在这里插入图片描述

动态规划思路

第一步:思考每轮的决策,定义状态,从而得到 d p dp dp

每一轮的决策是对字符串 s s s 进行一次编辑操作。

我们希望在编辑操作的过程中,问题的规模逐渐缩小,这样才能构建子问题。设字符串 s s s t t t 的长度分别为 n n n m m m ,我们先考虑两字符串尾部的字符 s [ n − 1 ] s[n-1] s[n1] t [ m − 1 ] t[m-1] t[m1]

  • s [ n − 1 ] s[n-1] s[n1] t [ m − 1 ] t[m-1] t[m1] 相同,我们可以跳过它们,直接考虑 s [ n − 2 ] s[n-2] s[n2] t [ m − 2 ] t[m-2] t[m2]
  • s [ n − 1 ] s[n-1] s[n1] t [ m − 1 ] t[m-1] t[m1] 不同,我们需要对 s s s 进行一次编辑(插入、删除、替换),使得两字符串尾部的字符相同,从而可以跳过它们,考虑规模更小的问题。

也就是说,我们在字符串 s s s 中进行的每一轮决策(编辑操作),都会使得 s s s t t t 中剩余的待匹配字符发生变化。因此,状态为当前在 s s s t t t 中考虑的第 i i i j j j 个字符,记为 [ i , j ] [i, j] [i,j]

状态 [ i , j ] [i, j] [i,j] 对应的子问题: s s s 的前 i i i 个字符更改为 t t t 的前 j j j 个字符所需的最少编辑步数

至此,得到一个尺寸为 ( i + 1 ) × ( j + 1 ) (i+1) \times (j+1) (i+1)×(j+1) 的二维 d p dp dp 表。

第二步:找出最优子结构,进而推导出状态转移方程

考虑子问题 d p [ i , j ] dp[i, j] dp[i,j] ,其对应的两个字符串的尾部字符为 s [ i − 1 ] s[i-1] s[i1] t [ j − 1 ] t[j-1] t[j1] ,可根据不同编辑操作分为下图所示的三种情况。

  1. s [ i − 1 ] s[i-1] s[i1] 之后添加 t [ j − 1 ] t[j-1] t[j1] ,则剩余子问题 d p [ i , j − 1 ] dp[i, j-1] dp[i,j1]
  2. 删除 s [ i − 1 ] s[i-1] s[i1] ,则剩余子问题 d p [ i − 1 , j ] dp[i-1, j] dp[i1,j]
  3. s [ i − 1 ] s[i-1] s[i1] 替换为 t [ j − 1 ] t[j-1] t[j1] ,则剩余子问题 d p [ i − 1 , j − 1 ] dp[i-1, j-1] dp[i1,j1]

在这里插入图片描述

根据以上分析,可得最优子结构: d p [ i , j ] dp[i, j] dp[i,j] 的最少编辑步数等于 d p [ i , j − 1 ] dp[i, j-1] dp[i,j1] d p [ i − 1 , j ] dp[i-1, j] dp[i1,j] d p [ i − 1 , j − 1 ] dp[i-1, j-1] dp[i1,j1] 三者中的最少编辑步数,再加上本次的编辑步数 1 1 1 。对应的状态转移方程为:

d p [ i , j ] = min ⁡ ( d p [ i , j − 1 ] , d p [ i − 1 , j ] , d p [ i − 1 , j − 1 ] ) + 1 dp[i, j] = \min(dp[i, j-1], dp[i-1, j], dp[i-1, j-1]) + 1 dp[i,j]=min(dp[i,j1],dp[i1,j],dp[i1,j1])+1

请注意, s [ i − 1 ] s[i-1] s[i1] t [ j − 1 ] t[j-1] t[j1] 相同时,无须编辑当前字符,这种情况下的状态转移方程为:

d p [ i , j ] = d p [ i − 1 , j − 1 ] dp[i, j] = dp[i-1, j-1] dp[i,j]=dp[i1,j1]

第三步:确定边界条件和状态转移顺序

当两字符串都为空时,编辑步数为 0 0 0 ,即 d p [ 0 , 0 ] = 0 dp[0, 0] = 0 dp[0,0]=0 。当 s s s 为空但 t t t 不为空时,最少编辑步数等于 t t t 的长度,即首行 d p [ 0 , j ] = j dp[0, j] = j dp[0,j]=j 。当 s s s 不为空但 t t t 为空时,等于 s s s 的长度,即首列 d p [ i , 0 ] = i dp[i, 0] = i dp[i,0]=i

观察状态转移方程,解 d p [ i , j ] dp[i, j] dp[i,j] 依赖左方、上方、左上方的解,因此通过两层循环正序遍历整个 d p dp dp 表即可。

代码实现

=== “Python”

```python title="edit_distance.py"
[class]{}-[func]{edit_distance_dp}
```

=== “C++”

```cpp title="edit_distance.cpp"
[class]{}-[func]{editDistanceDP}
```

=== “Java”

```java title="edit_distance.java"
[class]{edit_distance}-[func]{editDistanceDP}
```

=== “C#”

```csharp title="edit_distance.cs"
[class]{edit_distance}-[func]{editDistanceDP}
```

=== “Go”

```go title="edit_distance.go"
[class]{}-[func]{editDistanceDP}
```

=== “Swift”

```swift title="edit_distance.swift"
[class]{}-[func]{editDistanceDP}
```

=== “JS”

```javascript title="edit_distance.js"
[class]{}-[func]{editDistanceDP}
```

=== “TS”

```typescript title="edit_distance.ts"
[class]{}-[func]{editDistanceDP}
```

=== “Dart”

```dart title="edit_distance.dart"
[class]{}-[func]{editDistanceDP}
```

=== “Rust”

```rust title="edit_distance.rs"
[class]{}-[func]{edit_distance_dp}
```

=== “C”

```c title="edit_distance.c"
[class]{}-[func]{editDistanceDP}
```

=== “Zig”

```zig title="edit_distance.zig"
[class]{}-[func]{editDistanceDP}
```

如下图所示,编辑距离问题的状态转移过程与背包问题非常类似,都可以看作是填写一个二维网格的过程。

=== “<1>”
在这里插入图片描述

=== “<2>”
在这里插入图片描述

=== “<3>”
在这里插入图片描述

=== “<4>”
在这里插入图片描述

=== “<5>”
在这里插入图片描述

=== “<6>”
在这里插入图片描述

=== “<7>”
在这里插入图片描述

=== “<8>”
在这里插入图片描述

=== “<9>”
在这里插入图片描述

=== “<10>”
在这里插入图片描述

=== “<11>”
在这里插入图片描述

=== “<12>”
在这里插入图片描述

=== “<13>”
在这里插入图片描述

=== “<14>”
在这里插入图片描述

=== “<15>”
在这里插入图片描述

空间优化

由于 d p [ i , j ] dp[i,j] dp[i,j] 是由上方 d p [ i − 1 , j ] dp[i-1, j] dp[i1,j]、左方 d p [ i , j − 1 ] dp[i, j-1] dp[i,j1]、左上方状态 d p [ i − 1 , j − 1 ] dp[i-1, j-1] dp[i1,j1] 转移而来,而正序遍历会丢失左上方 d p [ i − 1 , j − 1 ] dp[i-1, j-1] dp[i1,j1] ,倒序遍历无法提前构建 d p [ i , j − 1 ] dp[i, j-1] dp[i,j1] ,因此两种遍历顺序都不可取。

为此,我们可以使用一个变量 leftup 来暂存左上方的解 d p [ i − 1 , j − 1 ] dp[i-1, j-1] dp[i1,j1] ,从而只需考虑左方和上方的解。此时的情况与完全背包问题相同,可使用正序遍历。

=== “Python”

```python title="edit_distance.py"
[class]{}-[func]{edit_distance_dp_comp}
```

=== “C++”

```cpp title="edit_distance.cpp"
[class]{}-[func]{editDistanceDPComp}
```

=== “Java”

```java title="edit_distance.java"
[class]{edit_distance}-[func]{editDistanceDPComp}
```

=== “C#”

```csharp title="edit_distance.cs"
[class]{edit_distance}-[func]{editDistanceDPComp}
```

=== “Go”

```go title="edit_distance.go"
[class]{}-[func]{editDistanceDPComp}
```

=== “Swift”

```swift title="edit_distance.swift"
[class]{}-[func]{editDistanceDPComp}
```

=== “JS”

```javascript title="edit_distance.js"
[class]{}-[func]{editDistanceDPComp}
```

=== “TS”

```typescript title="edit_distance.ts"
[class]{}-[func]{editDistanceDPComp}
```

=== “Dart”

```dart title="edit_distance.dart"
[class]{}-[func]{editDistanceDPComp}
```

=== “Rust”

```rust title="edit_distance.rs"
[class]{}-[func]{edit_distance_dp_comp}
```

=== “C”

```c title="edit_distance.c"
[class]{}-[func]{editDistanceDPComp}
```

=== “Zig”

```zig title="edit_distance.zig"
[class]{}-[func]{editDistanceDPComp}
```

猜你喜欢

转载自blog.csdn.net/zy_dreamer/article/details/132923802
今日推荐