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14.6 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。
图:编辑距离的示例数据
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。
图:基于决策树模型表示编辑距离问题
1. 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
, t
中考虑的第 i
, 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:
- 在
s[i-1]
之后添加t[j-1]
,则剩余子问题dp[i, j-1]
。 - 删除
s[i-1]
,则剩余子问题dp[i-1, j]
。 - 将
s[i-1]
替换为t[j-1]
,则剩余子问题dp[i-1, j-1]
。
图:编辑距离的状态转移
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。
2. 代码实现
=== "Java"
```java title="edit_distance.java"
/* 编辑距离:动态规划 */
int editDistanceDP(String s, String t) {
int n = s.length(), m = t.length();
int[][] dp = new int[n + 1][m + 1];
// 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:其余行列
for (int i = 1; i <= n; i++) {
for (int j = 1; j <= m; j++) {
if (s.charAt(i - 1) == t.charAt(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] = Math.min(Math.min(dp[i][j - 1], dp[i - 1][j]), dp[i - 1][j - 1]) + 1;
}
}
}
return dp[n][m];
}
```
=== "C++"
```cpp title="edit_distance.cpp"
/* 编辑距离:动态规划 */
int editDistanceDP(string s, string t) {
int n = s.length(), m = t.length();
vector<vector<int>> dp(n + 1, vector<int>(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];
}
```
=== "Python"
```python title="edit_distance.py"
def edit_distance_dp(s: str, t: str) -> int:
"""编辑距离:动态规划"""
n, m = len(s), len(t)
dp = [[0] * (m + 1) for _ in range(n + 1)]
# 状态转移:首行首列
for i in range(1, n + 1):
dp[i][0] = i
for j in range(1, m + 1):
dp[0][j] = j
# 状态转移:其余行列
for i in range(1, n + 1):
for j in range(1, m + 1):
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(dp[i][j - 1], dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - 1]) + 1
return dp[n][m]
```
=== "Go"
```go title="edit_distance.go"
/* 编辑距离:动态规划 */
func editDistanceDP(s string, t string) int {
n := len(s)
m := len(t)
dp := make([][]int, n+1)
for i := 0; i <= n; i++ {
dp[i] = make([]int, m+1)
}
// 状态转移:首行首列
for i := 1; i <= n; i++ {
dp[i][0] = i
}
for j := 1; j <= m; j++ {
dp[0][j] = j
}
// 状态转移:其余行列
for i := 1; i <= n; i++ {
for 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] = MinInt(MinInt(dp[i][j-1], dp[i-1][j]), dp[i-1][j-1]) + 1
}
}
}
return dp[n][m]
}
```
=== "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"
/* 编辑距离:动态规划 */
int editDistanceDP(string s, string t) {
int n = s.Length, m = t.Length;
int[,] dp = new int[n + 1, m + 1];
// 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] = Math.Min(Math.Min(dp[i, j - 1], dp[i - 1, j]), dp[i - 1, j - 1]) + 1;
}
}
}
return dp[n, m];
}
```
=== "Swift"
```swift title="edit_distance.swift"
/* 编辑距离:动态规划 */
func editDistanceDP(s: String, t: String) -> Int {
let n = s.utf8CString.count
let m = t.utf8CString.count
var dp = Array(repeating: Array(repeating: 0, count: m + 1), count: n + 1)
// 状态转移:首行首列
for i in stride(from: 1, through: n, by: 1) {
dp[i][0] = i
}
for j in stride(from: 1, through: m, by: 1) {
dp[0][j] = j
}
// 状态转移:其余行列
for i in stride(from: 1, through: n, by: 1) {
for j in stride(from: 1, through: m, by: 1) {
if s.utf8CString[i - 1] == t.utf8CString[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]
}
```
=== "Zig"
```zig title="edit_distance.zig"
// 编辑距离:动态规划
fn editDistanceDP(comptime s: []const u8, comptime t: []const u8) i32 {
comptime var n = s.len;
comptime var m = t.len;
var dp = [_][m + 1]i32{[_]i32{0} ** (m + 1)} ** (n + 1);
// 状态转移:首行首列
for (1..n + 1) |i| {
dp[i][0] = @intCast(i);
}
for (1..m + 1) |j| {
dp[0][j] = @intCast(j);
}
// 状态转移:其余行列
for (1..n + 1) |i| {
for (1..m + 1) |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];
}
```
=== "Dart"
```dart title="edit_distance.dart"
/* 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];
}
```
=== "Rust"
```rust title="edit_distance.rs"
/* 编辑距离:动态规划 */
fn edit_distance_dp(s: &str, t: &str) -> i32 {
let (n, m) = (s.len(), t.len());
let mut dp = vec![vec![0; m + 1]; n + 1];
// 状态转移:首行首列
for i in 1..= n {
dp[i][0] = i as i32;
}
for j in 1..m {
dp[0][j] = j as i32;
}
// 状态转移:其余行列
for i in 1..=n {
for j in 1..=m {
if s.chars().nth(i - 1) == t.chars().nth(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] = std::cmp::min(std::cmp::min(dp[i][j - 1], dp[i - 1][j]), dp[i - 1][j - 1]) + 1;
}
}
}
dp[n][m]
}
```
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。
图:编辑距离的动态规划过程
3. 状态压缩
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"
/* 编辑距离:状态压缩后的动态规划 */
int editDistanceDPComp(String s, String t) {
int n = s.length(), m = t.length();
int[] dp = new int[m + 1];
// 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.charAt(i - 1) == t.charAt(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] = Math.min(Math.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];
}
```
=== "C++"
```cpp title="edit_distance.cpp"
/* 编辑距离:状态压缩后的动态规划 */
int editDistanceDPComp(string s, string t) {
int n = s.length(), m = t.length();
vector<int> dp(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];
}
```
=== "Python"
```python title="edit_distance.py"
def edit_distance_dp_comp(s: str, t: str) -> int:
"""编辑距离:状态压缩后的动态规划"""
n, m = len(s), len(t)
dp = [0] * (m + 1)
# 状态转移:首行
for j in range(1, m + 1):
dp[j] = j
# 状态转移:其余行
for i in range(1, n + 1):
# 状态转移:首列
leftup = dp[0] # 暂存 dp[i-1, j-1]
dp[0] += 1
# 状态转移:其余列
for j in range(1, m + 1):
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(dp[j - 1], dp[j], leftup) + 1
leftup = temp # 更新为下一轮的 dp[i-1, j-1]
return dp[m]
```
=== "Go"
```go title="edit_distance.go"
/* 编辑距离:状态压缩后的动态规划 */
func editDistanceDPComp(s string, t string) int {
n := len(s)
m := len(t)
dp := make([]int, m+1)
// 状态转移:首行
for j := 1; j <= m; j++ {
dp[j] = j
}
// 状态转移:其余行
for i := 1; i <= n; i++ {
// 状态转移:首列
leftUp := dp[0] // 暂存 dp[i-1, j-1]
dp[0] = i
// 状态转移:其余列
for j := 1; j <= m; j++ {
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] = MinInt(MinInt(dp[j-1], dp[j]), leftUp) + 1
}
leftUp = temp // 更新为下一轮的 dp[i-1, j-1]
}
}
return dp[m]
}
```
=== "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"
/* 编辑距离:状态压缩后的动态规划 */
int editDistanceDPComp(string s, string t) {
int n = s.Length, m = t.Length;
int[] dp = new int[m + 1];
// 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] = Math.Min(Math.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];
}
```
=== "Swift"
```swift title="edit_distance.swift"
/* 编辑距离:状态压缩后的动态规划 */
func editDistanceDPComp(s: String, t: String) -> Int {
let n = s.utf8CString.count
let m = t.utf8CString.count
var dp = Array(repeating: 0, count: m + 1)
// 状态转移:首行
for j in stride(from: 1, through: m, by: 1) {
dp[j] = j
}
// 状态转移:其余行
for i in stride(from: 1, through: n, by: 1) {
// 状态转移:首列
var leftup = dp[0] // 暂存 dp[i-1, j-1]
dp[0] = i
// 状态转移:其余列
for j in stride(from: 1, through: m, by: 1) {
let temp = dp[j]
if s.utf8CString[i - 1] == t.utf8CString[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]
}
```
=== "Zig"
```zig title="edit_distance.zig"
// 编辑距离:状态压缩后的动态规划
fn editDistanceDPComp(comptime s: []const u8, comptime t: []const u8) i32 {
comptime var n = s.len;
comptime var m = t.len;
var dp = [_]i32{0} ** (m + 1);
// 状态转移:首行
for (1..m + 1) |j| {
dp[j] = @intCast(j);
}
// 状态转移:其余行
for (1..n + 1) |i| {
// 状态转移:首列
var leftup = dp[0]; // 暂存 dp[i-1, j-1]
dp[0] = @intCast(i);
// 状态转移:其余列
for (1..m + 1) |j| {
var 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];
}
```
=== "Dart"
```dart title="edit_distance.dart"
/* 编辑距离:状态压缩后的动态规划 */
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];
}
```
=== "Rust"
```rust title="edit_distance.rs"
/* 编辑距离:状态压缩后的动态规划 */
fn edit_distance_dp_comp(s: &str, t: &str) -> i32 {
let (n, m) = (s.len(), t.len());
let mut dp = vec![0; m + 1];
// 状态转移:首行
for j in 1..m {
dp[j] = j as i32;
}
// 状态转移:其余行
for i in 1..=n {
// 状态转移:首列
let mut leftup = dp[0]; // 暂存 dp[i-1, j-1]
dp[0] = i as i32;
// 状态转移:其余列
for j in 1..=m {
let temp = dp[j];
if s.chars().nth(i - 1) == t.chars().nth(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] = std::cmp::min(std::cmp::min(dp[j - 1], dp[j]), leftup) + 1;
}
leftup = temp; // 更新为下一轮的 dp[i-1, j-1]
}
}
dp[m]
}
```