hello-algo/codes/dart/chapter_dynamic_programming/edit_distance.dart

/**
 * File: edit_distance.dart
 * Created Time: 2023-08-11
 * Author: liuyuxin (gvenusleo@gmail.com)
 */

import 'dart:math';

/* 编辑距离：暴力搜索 */
int editDistanceDFS(String s, String t, int i, int j) {
  // 若 s 和 t 都为空，则返回 0
  if (i == 0 && j == 0) return 0;
  // 若 s 为空，则返回 t 长度
  if (i == 0) return j;
  // 若 t 为空，则返回 s 长度
  if (j == 0) return i;
  // 若两字符相等，则直接跳过此两字符
  if (s[i - 1] == t[j - 1]) return editDistanceDFS(s, t, i - 1, j - 1);
  // 最少编辑步数 = 插入、删除、替换这三种操作的最少编辑步数 + 1
  int insert = editDistanceDFS(s, t, i, j - 1);
  int delete = editDistanceDFS(s, t, i - 1, j);
  int replace = editDistanceDFS(s, t, i - 1, j - 1);
  // 返回最少编辑步数
  return min(min(insert, delete), replace) + 1;
}

/* 编辑距离：记忆化搜索 */
int editDistanceDFSMem(String s, String t, List<List<int>> mem, int i, int j) {
  // 若 s 和 t 都为空，则返回 0
  if (i == 0 && j == 0) return 0;
  // 若 s 为空，则返回 t 长度
  if (i == 0) return j;
  // 若 t 为空，则返回 s 长度
  if (j == 0) return i;
  // 若已有记录，则直接返回之
  if (mem[i][j] != -1) return mem[i][j];
  // 若两字符相等，则直接跳过此两字符
  if (s[i - 1] == t[j - 1]) return editDistanceDFSMem(s, t, mem, i - 1, j - 1);
  // 最少编辑步数 = 插入、删除、替换这三种操作的最少编辑步数 + 1
  int insert = editDistanceDFSMem(s, t, mem, i, j - 1);
  int delete = editDistanceDFSMem(s, t, mem, i - 1, j);
  int replace = editDistanceDFSMem(s, t, mem, i - 1, j - 1);
  // 记录并返回最少编辑步数
  mem[i][j] = min(min(insert, delete), replace) + 1;
  return mem[i][j];
}

/* 编辑距离：动态规划 */
int editDistanceDP(String s, String t) {
  int n = s.length, m = t.length;
  List<List<int>> dp = List.generate(n + 1, (_) => List.filled(m + 1, 0));
  // 状态转移：首行首列
  for (int i = 1; i <= n; i++) {
    dp[i][0] = i;
  }
  for (int j = 1; j <= m; j++) {
    dp[0][j] = j;
  }
  // 状态转移：其余行和列
  for (int i = 1; i <= n; i++) {
    for (int j = 1; j <= m; j++) {
      if (s[i - 1] == t[j - 1]) {
        // 若两字符相等，则直接跳过此两字符
        dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1];
      } else {
        // 最少编辑步数 = 插入、删除、替换这三种操作的最少编辑步数 + 1
        dp[i][j] = min(min(dp[i][j - 1], dp[i - 1][j]), dp[i - 1][j - 1]) + 1;
      }
    }
  }
  return dp[n][m];
}

/* 编辑距离：空间优化后的动态规划 */
int editDistanceDPComp(String s, String t) {
  int n = s.length, m = t.length;
  List<int> dp = List.filled(m + 1, 0);
  // 状态转移：首行
  for (int j = 1; j <= m; j++) {
    dp[j] = j;
  }
  // 状态转移：其余行
  for (int i = 1; i <= n; i++) {
    // 状态转移：首列
    int leftup = dp[0]; // 暂存 dp[i-1, j-1]
    dp[0] = i;
    // 状态转移：其余列
    for (int j = 1; j <= m; j++) {
      int temp = dp[j];
      if (s[i - 1] == t[j - 1]) {
        // 若两字符相等，则直接跳过此两字符
        dp[j] = leftup;
      } else {
        // 最少编辑步数 = 插入、删除、替换这三种操作的最少编辑步数 + 1
        dp[j] = min(min(dp[j - 1], dp[j]), leftup) + 1;
      }
      leftup = temp; // 更新为下一轮的 dp[i-1, j-1]
    }
  }
  return dp[m];
}

/* Driver Code */
void main() {
  String s = "bag";
  String t = "pack";
  int n = s.length, m = t.length;

  // 暴力搜索
  int res = editDistanceDFS(s, t, n, m);
  print("将 " + s + " 更改为 " + t + " 最少需要编辑 $res 步");

  // 记忆化搜索
  List<List<int>> mem = List.generate(n + 1, (_) => List.filled(m + 1, -1));
  res = editDistanceDFSMem(s, t, mem, n, m);
  print("将 " + s + " 更改为 " + t + " 最少需要编辑 $res 步");

  // 动态规划
  res = editDistanceDP(s, t);
  print("将 " + s + " 更改为 " + t + " 最少需要编辑 $res 步");

  // 空间优化后的动态规划
  res = editDistanceDPComp(s, t);
  print("将 " + s + " 更改为 " + t + " 最少需要编辑 $res 步");
}