# 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。 ![编辑距离的示例数据](edit_distance_problem.assets/edit_distance_example.png) **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。 ![基于决策树模型表示编辑距离问题](edit_distance_problem.assets/edit_distance_decision_tree.png) ### 动态规划思路 **第一步:思考每轮的决策,定义状态,从而得到 $dp$ 表** 每一轮的决策是对字符串 $s$ 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 $s$ 和 $t$ 的长度分别为 $n$ 和 $m$ ,我们先考虑两字符串尾部的字符 $s[n-1]$ 和 $t[m-1]$ 。 - 若 $s[n-1]$ 和 $t[m-1]$ 相同,我们可以跳过它们,直接考虑 $s[n-2]$ 和 $t[m-2]$ 。 - 若 $s[n-1]$ 和 $t[m-1]$ 不同,我们需要对 $s$ 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 $s$ 中进行的每一轮决策(编辑操作),都会使得 $s$ 和 $t$ 中剩余的待匹配字符发生变化。因此,状态为当前在 $s$ 和 $t$ 中考虑的第 $i$ 和 $j$ 个字符,记为 $[i, j]$ 。 状态 $[i, j]$ 对应的子问题:**将 $s$ 的前 $i$ 个字符更改为 $t$ 的前 $j$ 个字符所需的最少编辑步数**。 至此,得到一个尺寸为 $(i+1) \times (j+1)$ 的二维 $dp$ 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 $dp[i, j]$ ,其对应的两个字符串的尾部字符为 $s[i-1]$ 和 $t[j-1]$ ,可根据不同编辑操作分为下图所示的三种情况。 1. 在 $s[i-1]$ 之后添加 $t[j-1]$ ,则剩余子问题 $dp[i, j-1]$ 。 2. 删除 $s[i-1]$ ,则剩余子问题 $dp[i-1, j]$ 。 3. 将 $s[i-1]$ 替换为 $t[j-1]$ ,则剩余子问题 $dp[i-1, j-1]$ 。 ![编辑距离的状态转移](edit_distance_problem.assets/edit_distance_state_transfer.png) 根据以上分析,可得最优子结构:$dp[i, j]$ 的最少编辑步数等于 $dp[i, j-1]$、$dp[i-1, j]$、$dp[i-1, j-1]$ 三者中的最少编辑步数,再加上本次的编辑步数 $1$ 。对应的状态转移方程为: $$ dp[i, j] = \min(dp[i, j-1], dp[i-1, j], dp[i-1, j-1]) + 1 $$ 请注意,**当 $s[i-1]$ 和 $t[j-1]$ 相同时,无须编辑当前字符**,这种情况下的状态转移方程为: $$ dp[i, j] = dp[i-1, j-1] $$ **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 $0$ ,即 $dp[0, 0] = 0$ 。当 $s$ 为空但 $t$ 不为空时,最少编辑步数等于 $t$ 的长度,即首行 $dp[0, j] = j$ 。当 $s$ 不为空但 $t$ 为空时,等于 $s$ 的长度,即首列 $dp[i, 0] = i$ 。 观察状态转移方程,解 $dp[i, j]$ 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 $dp$ 表即可。 ### 代码实现 === "Java" ```java title="edit_distance.java" [class]{edit_distance}-[func]{editDistanceDP} ``` === "C++" ```cpp title="edit_distance.cpp" [class]{}-[func]{editDistanceDP} ``` === "Python" ```python title="edit_distance.py" [class]{}-[func]{edit_distance_dp} ``` === "Go" ```go title="edit_distance.go" [class]{}-[func]{editDistanceDP} ``` === "JS" ```javascript title="edit_distance.js" [class]{}-[func]{editDistanceDP} ``` === "TS" ```typescript title="edit_distance.ts" [class]{}-[func]{editDistanceDP} ``` === "C" ```c title="edit_distance.c" [class]{}-[func]{editDistanceDP} ``` === "C#" ```csharp title="edit_distance.cs" [class]{edit_distance}-[func]{editDistanceDP} ``` === "Swift" ```swift title="edit_distance.swift" [class]{}-[func]{editDistanceDP} ``` === "Zig" ```zig title="edit_distance.zig" [class]{}-[func]{editDistanceDP} ``` === "Dart" ```dart title="edit_distance.dart" [class]{}-[func]{editDistanceDP} ``` === "Rust" ```rust title="edit_distance.rs" [class]{}-[func]{edit_distance_dp} ``` 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>" ![编辑距离的动态规划过程](edit_distance_problem.assets/edit_distance_dp_step1.png) === "<2>" ![edit_distance_dp_step2](edit_distance_problem.assets/edit_distance_dp_step2.png) === "<3>" ![edit_distance_dp_step3](edit_distance_problem.assets/edit_distance_dp_step3.png) === "<4>" ![edit_distance_dp_step4](edit_distance_problem.assets/edit_distance_dp_step4.png) === "<5>" ![edit_distance_dp_step5](edit_distance_problem.assets/edit_distance_dp_step5.png) === "<6>" ![edit_distance_dp_step6](edit_distance_problem.assets/edit_distance_dp_step6.png) === "<7>" ![edit_distance_dp_step7](edit_distance_problem.assets/edit_distance_dp_step7.png) === "<8>" ![edit_distance_dp_step8](edit_distance_problem.assets/edit_distance_dp_step8.png) === "<9>" ![edit_distance_dp_step9](edit_distance_problem.assets/edit_distance_dp_step9.png) === "<10>" ![edit_distance_dp_step10](edit_distance_problem.assets/edit_distance_dp_step10.png) === "<11>" ![edit_distance_dp_step11](edit_distance_problem.assets/edit_distance_dp_step11.png) === "<12>" ![edit_distance_dp_step12](edit_distance_problem.assets/edit_distance_dp_step12.png) === "<13>" ![edit_distance_dp_step13](edit_distance_problem.assets/edit_distance_dp_step13.png) === "<14>" ![edit_distance_dp_step14](edit_distance_problem.assets/edit_distance_dp_step14.png) === "<15>" ![edit_distance_dp_step15](edit_distance_problem.assets/edit_distance_dp_step15.png) ### 空间优化 由于 $dp[i,j]$ 是由上方 $dp[i-1, j]$、左方 $dp[i, j-1]$、左上方状态 $dp[i-1, j-1]$ 转移而来,而正序遍历会丢失左上方 $dp[i-1, j-1]$ ,倒序遍历无法提前构建 $dp[i, j-1]$ ,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 $dp[i-1, j-1]$ ,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。 === "Java" ```java title="edit_distance.java" [class]{edit_distance}-[func]{editDistanceDPComp} ``` === "C++" ```cpp title="edit_distance.cpp" [class]{}-[func]{editDistanceDPComp} ``` === "Python" ```python title="edit_distance.py" [class]{}-[func]{edit_distance_dp_comp} ``` === "Go" ```go title="edit_distance.go" [class]{}-[func]{editDistanceDPComp} ``` === "JS" ```javascript title="edit_distance.js" [class]{}-[func]{editDistanceDPComp} ``` === "TS" ```typescript title="edit_distance.ts" [class]{}-[func]{editDistanceDPComp} ``` === "C" ```c title="edit_distance.c" [class]{}-[func]{editDistanceDPComp} ``` === "C#" ```csharp title="edit_distance.cs" [class]{edit_distance}-[func]{editDistanceDPComp} ``` === "Swift" ```swift title="edit_distance.swift" [class]{}-[func]{editDistanceDPComp} ``` === "Zig" ```zig title="edit_distance.zig" [class]{}-[func]{editDistanceDPComp} ``` === "Dart" ```dart title="edit_distance.dart" [class]{}-[func]{editDistanceDPComp} ``` === "Rust" ```rust title="edit_distance.rs" [class]{}-[func]{edit_distance_dp_comp} ```