#include <vector> class Solution { public: /** * min edit cost * @param str1 string字符串 the string * @param str2 string字符串 the string * @param ic int整型 insert cost * @param dc int整型 delete cost * @param rc int整型 replace cost * @return int整型 */ int minEditCost(string str1, string str2, int ic, int dc, int rc) { int n1 = str1.length(); int n2 = str2.length(); vector<vector<int> > dp(n1 + 1, vector<int>(n2 + 1)); for (int i = 0; i <= n1; ++i) { dp[i][0] = i * dc; } for (int j = 0; j <= n2; ++j) { dp[0][j] = j * ic; } for (int i = 1; i <= n1; ++i) { for (int j = 1; j <= n2; ++j) { if (str1[i - 1] == str2[j - 1]) { dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1]; } else { dp[i][j] = min({dp[i - 1][j] + dc, dp[i][j - 1] + ic, dp[i - 1][j - 1] + rc}); } } } return dp[n1][n2]; } };
思路:动态规划。
大体思路跟编辑距离1相同。
需要注意的是:str1[i - 1] == str2[j - 1]时,dp[i - 1][j]表示的是,使str1[0...i - 2]位置的字符串与str2[0...i-1]位置的字符串相同所需的最小编辑距离,在此基础上要使str1[0...i - 1]位置的字符串与str2[0...i-1]位置的字符串相同,就必须将str1[i - 1]删去,所以是加上dc而不是ic。