AlgorithmPractice/src/company/EditDistance.java at master · chenwenhang/AlgorithmPractice · GitHub

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package company;

/**
 * @Author: Wenhang Chen
 * @Description: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 。
 * <p>
 * 你可以对一个单词进行如下三种操作：
 * <p>
 * 插入一个字符
 * 删除一个字符
 * 替换一个字符
 * 示例 1:
 * <p>
 * 输入: word1 = "horse", word2 = "ros"
 * 输出: 3
 * 解释:
 * horse -> rorse (将 'h' 替换为 'r')
 * rorse -> rose (删除 'r')
 * rose -> ros (删除 'e')
 * 示例 2:
 * <p>
 * 输入: word1 = "intention", word2 = "execution"
 * 输出: 5
 * 解释:
 * intention -> inention (删除 't')
 * inention -> enention (将 'i' 替换为 'e')
 * enention -> exention (将 'n' 替换为 'x')
 * exention -> exection (将 'n' 替换为 'c')
 * exection -> execution (插入 'u')
 * @Date: Created in 11:22 2/9/2020
 * @Modified by:
 */
public class EditDistance {
    public int minDistance(String word1, String word2) {
        int[][] dp = new int[word1.length() + 1][word2.length() + 1];

        // 初始化
        for (int i = 0; i < dp.length; i++)
            dp[i][0] = i;
        for (int i = 0; i < dp[0].length; i++)
            dp[0][i] = i;

        // 开始dp
        for (int i = 1; i < dp.length; i++) {
            for (int j = 1; j < dp[0].length; j++) {
                // 如果当前字符相同（注意下标是从1开始的，要减1）
                if (word1.charAt(i - 1) == word2.charAt(j - 1)) dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1];
                    // 否则需要替换、删除或增加，多一次操作
                else dp[i][j] = Math.min(Math.min(dp[i - 1][j - 1], dp[i - 1][j]), dp[i][j - 1]) + 1;
            }
        }

        return dp[dp.length - 1][dp[0].length - 1];
    }
}