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No EOL
4.3 KiB
Kotlin
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No EOL
4.3 KiB
Kotlin
/**
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* File: edit_distance.kt
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* Created Time: 2024-01-25
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* Author: curtishd (1023632660@qq.com)
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*/
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package chapter_dynamic_programming
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import kotlin.math.min
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/* 編輯距離:暴力搜尋 */
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fun editDistanceDFS(
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s: String,
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t: String,
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i: Int,
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j: Int
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): Int {
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// 若 s 和 t 都為空,則返回 0
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if (i == 0 && j == 0) return 0
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// 若 s 為空,則返回 t 長度
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if (i == 0) return j
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// 若 t 為空,則返回 s 長度
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if (j == 0) return i
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// 若兩字元相等,則直接跳過此兩字元
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if (s[i - 1] == t[j - 1]) return editDistanceDFS(s, t, i - 1, j - 1)
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// 最少編輯步數 = 插入、刪除、替換這三種操作的最少編輯步數 + 1
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val insert = editDistanceDFS(s, t, i, j - 1)
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val delete = editDistanceDFS(s, t, i - 1, j)
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val replace = editDistanceDFS(s, t, i - 1, j - 1)
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// 返回最少編輯步數
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return min(min(insert, delete), replace) + 1
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}
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/* 編輯距離:記憶化搜尋 */
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fun editDistanceDFSMem(
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s: String,
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t: String,
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mem: Array<IntArray>,
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i: Int,
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j: Int
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): Int {
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// 若 s 和 t 都為空,則返回 0
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if (i == 0 && j == 0) return 0
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// 若 s 為空,則返回 t 長度
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if (i == 0) return j
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// 若 t 為空,則返回 s 長度
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if (j == 0) return i
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// 若已有記錄,則直接返回之
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if (mem[i][j] != -1) return mem[i][j]
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// 若兩字元相等,則直接跳過此兩字元
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if (s[i - 1] == t[j - 1]) return editDistanceDFSMem(s, t, mem, i - 1, j - 1)
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// 最少編輯步數 = 插入、刪除、替換這三種操作的最少編輯步數 + 1
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val insert = editDistanceDFSMem(s, t, mem, i, j - 1)
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val delete = editDistanceDFSMem(s, t, mem, i - 1, j)
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val replace = editDistanceDFSMem(s, t, mem, i - 1, j - 1)
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// 記錄並返回最少編輯步數
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mem[i][j] = min(min(insert, delete), replace) + 1
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return mem[i][j]
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}
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/* 編輯距離:動態規劃 */
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fun editDistanceDP(s: String, t: String): Int {
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val n = s.length
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val m = t.length
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val dp = Array(n + 1) { IntArray(m + 1) }
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// 狀態轉移:首行首列
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for (i in 1..n) {
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dp[i][0] = i
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}
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for (j in 1..m) {
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dp[0][j] = j
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}
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// 狀態轉移:其餘行和列
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for (i in 1..n) {
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for (j in 1..m) {
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if (s[i - 1] == t[j - 1]) {
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// 若兩字元相等,則直接跳過此兩字元
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dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1]
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} else {
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// 最少編輯步數 = 插入、刪除、替換這三種操作的最少編輯步數 + 1
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dp[i][j] = min(min(dp[i][j - 1], dp[i - 1][j]), dp[i - 1][j - 1]) + 1
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}
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}
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}
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return dp[n][m]
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}
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/* 編輯距離:空間最佳化後的動態規劃 */
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fun editDistanceDPComp(s: String, t: String): Int {
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val n = s.length
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val m = t.length
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val dp = IntArray(m + 1)
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// 狀態轉移:首行
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for (j in 1..m) {
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dp[j] = j
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}
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// 狀態轉移:其餘行
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for (i in 1..n) {
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// 狀態轉移:首列
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var leftup = dp[0] // 暫存 dp[i-1, j-1]
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dp[0] = i
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// 狀態轉移:其餘列
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for (j in 1..m) {
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val temp = dp[j]
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if (s[i - 1] == t[j - 1]) {
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// 若兩字元相等,則直接跳過此兩字元
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dp[j] = leftup
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} else {
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// 最少編輯步數 = 插入、刪除、替換這三種操作的最少編輯步數 + 1
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dp[j] = min(min(dp[j - 1], dp[j]), leftup) + 1
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|
}
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leftup = temp // 更新為下一輪的 dp[i-1, j-1]
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}
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}
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return dp[m]
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}
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/* Driver Code */
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fun main() {
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val s = "bag"
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val t = "pack"
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val n = s.length
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val m = t.length
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// 暴力搜尋
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var res = editDistanceDFS(s, t, n, m)
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println("將 $s 更改為 $t 最少需要編輯 $res 步")
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// 記憶化搜尋
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val mem = Array(n + 1) { IntArray(m + 1) }
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for (row in mem)
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row.fill(-1)
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res = editDistanceDFSMem(s, t, mem, n, m)
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|
println("將 $s 更改為 $t 最少需要編輯 $res 步")
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// 動態規劃
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res = editDistanceDP(s, t)
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|
println("將 $s 更改為 $t 最少需要編輯 $res 步")
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// 空間最佳化後的動態規劃
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res = editDistanceDPComp(s, t)
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|
println("將 $s 更改為 $t 最少需要編輯 $res 步")
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} |