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第九章 动态规划Part12

时间:2024-08-30 13:03:15浏览次数:4  
标签:删除 Part12 len 第九章 range word1 word2 动态 dp

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任务

115. 不同的子序列

给你两个字符串 s 和 t ,统计并返回在 s 的 子序列 中 t 出现的个数,结果需要对 10^9 + 7 取模。

思路

dp[i][j]表示s[0:i)中出现以t[0,j)的次数
每次拓展一个字符,求次数,直到拓展完成,分为两种情况

  • 当当前字符相等时,即s[i-1] == t[j-1] 时,次数等于两种情况相加,一种是用s[i-1]来匹配这个字符,即之前满足条件的次数;第二种是不用s[i-1]来匹配这个字符,满足条件的次数
  • 当当前字符不等时,次数等于s去掉这个字符,满足条件的次数
    注意初始化的情况
class Solution:
    def numDistinct(self, s: str, t: str) -> int:
        #dp[i][j] 表示s[0:i)中出现以t[0,j)的次数
        dp = [[0] * (len(t)+1) for _ in range(len(s)+1)]
        
        for j in range(len(t)+1): #初始化第一行(s为空的情况)
            dp[0][j] = 0
        for i in range(len(s)+1): #初始化第一列(t为空的情况)
            dp[i][0] = 1
            
        for i in range(1,len(s)+1):
            for j in range(1,len(t)+1):
                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[len(s)][len(t)]

583. 两个字符串的删除操作

给定两个单词 word1 和 word2 ,返回使得 word1 和 word2 相同所需的最小步数。
每步 可以删除任意一个字符串中的一个字符。

思路

dp[i][j] 表示只是用删除操作使得word1[0:i)中word2[0,j)相同的最小次数
每次拓展一个字符,求次数,直到拓展完成,分为两种情况

  • 当当前字符相等时,即s[i-1] == t[j-1] 时,不需要删除,操作数不变,即次数延续拓展字符之前的情况
  • 当当前字符不等时,有三种情况处理,第一种是删除word1中的元素,第二种情况是删除word2中的元素,第三种情况是同时删除word1,word2中的元素,求这三种情况的最小值即可,实际上,可以忽略第三种情况,因为它可以由前两种情况推导得到
class Solution:
    def minDistance(self, word1: str, word2: str) -> int:
        #dp[i][j] 表示只是用删除操作使得word1[0:i)中word2[0,j)相同的最小次数
         dp = [[0] * (len(word2)+1) for _ in range(len(word1)+1)]
         
         for j in range(len(word2)+1): #初始化第一行,即word1为空的情况
             dp[0][j] = j
         for i in range(len(word1)+1):
             dp[i][0] = i
             
         
         for i in range(1,len(word1)+1):
            for j in range(1,len(word2)+1):
                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, # 当前删除word1[i-1],所以操作的最小次数为使得word1[0:i-1)中word2[0,j)相同的最小次数加上这次删除(1次)的总次数
                                   dp[i][j-1] + 1, # 当前删除word2[i-1]
                                   #dp[i-1][j-1] + 2 # 同时删除word1[i-1],word2[i-1],实际可以不需要,因为可以从前两步推导出来
                                  )
         return dp[len(word1)][len(word2)]

72. 编辑距离

给你两个单词 word1 和 word2, 请返回将 word1 转换成 word2 所使用的最少操作数 。

你可以对一个单词进行如下三种操作:

插入一个字符
删除一个字符
替换一个字符

思路

由于插入和删除是镜像操作(删除word1中的元素相当于添加word2中的元素),所以只考虑删除。类比583. 两个字符串的删除操作

  • 当前字符相等时,操作数不变
  • 当前字符不同时,有三种情况(删除两种,替换一种),前两种同583. 两个字符串的删除操作,并且隐含同时删除的情况。第三种替换,即将当前的字符替换,为之前的情况(dp[i-1]dp[j-1])增加一次即可
class Solution:
    def minDistance(self, word1: str, word2: str) -> int:
        #dp[i][j] 表示用删除,添加,替换操作使得word1[0:i)中word2[0,j)相同的最小次数
         dp = [[0] * (len(word2)+1) for _ in range(len(word1)+1)]
         
         for j in range(len(word2)+1): #初始化第一行,即word1为空的情况
             dp[0][j] = j
         for i in range(len(word1)+1):
             dp[i][0] = i
             
         
         for i in range(1,len(word1)+1):
            for j in range(1,len(word2)+1):
                if word1[i-1] == word2[j-1]: #如果相同
                    dp[i][j] = dp[i-1][j-1]
                else:
                    dp[i][j] = min(dp[i-1][j] + 1, # 当前删除word1[i-1],相当于在word2中添加
                                   dp[i][j-1] + 1, # 当前删除word2[i-1],相当于在word1中添加
                                   dp[i-1][j-1] + 1 # 由于当前元素不同,替换当前元素,让word1[i-1] == word2[j-1]
                                  )
         return dp[len(word1)][len(word2)]

标签:删除,Part12,len,第九章,range,word1,word2,动态,dp
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