51nod 1183 编辑距离(二维dp)
来源:互联网 发布:阿里云无限流量 编辑:程序博客网 时间:2024/05/10 09:55
1183 编辑距离
基准时间限制:1 秒 空间限制:131072 KB 分值: 0 难度:基础题
收藏
关注
编辑距离,又称Levenshtein距离(也叫做Edit Distance),是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符。
例如将kitten一字转成sitting:
sitten (k->s)
sittin (e->i)
sitting (->g)
所以kitten和sitting的编辑距离是3。俄罗斯科学家Vladimir Levenshtein在1965年提出这个概念。
给出两个字符串a,b,求a和b的编辑距离。
Input
第1行:字符串a(a的长度 <= 1000)。第2行:字符串b(b的长度 <= 1000)。
Output
输出a和b的编辑距离
Input示例
kittensitting
Output示例
3
这题还是挺实诚的恩,直接把算法写到题目上了2333333333,编辑距离问题的模板题,这就不多说了,想要了解编辑距离问题的可以膜一下这个菊苣的文章:http://blog.csdn.net/vsooda/article/details/8313172
然后不多说了,上代码吧~=ω=
#include<stdio.h>#include<string.h>#include<iostream>using namespace std;char a[1005],b[1005];int dp[1005][1005];int main(){int i,j,k,len1,len2;scanf("%s",a+1);scanf("%s",b+1);len1=strlen(a+1);len2=strlen(b+1);for(i=0;i<=len1;i++){dp[i][0]=i;}for(j=0;j<=len2;j++){dp[0][j]=j;}for(i=1;i<=len1;i++){for(j=1;j<=len2;j++){dp[i][j]=min(min(dp[i-1][j]+1,dp[i][j-1]+1),dp[i-1][j-1]+(a[i]==b[j]?0:1));}}printf("%d\n",dp[len1][len2]);}
0 0
- 51nod 1183 编辑距离(二维dp)
- 【51Nod】1183 - 编辑距离(dp & 编辑距离)
- 51Nod 1183 编辑距离(DP—编辑距离问题)
- 51Nod 1183 编辑距离(DP—编辑距离问题)
- 51nod 1183编辑距离 经典dp
- 51Nod 1183 编辑距离(dp)
- 51nod 1183 编辑距离 DP
- 51nod 1183 编辑距离 dp
- 51Nod 1183 编辑距离 (DP
- 51Nod 1183 编辑距离 dp
- 51nod 编辑距离 (DP)
- 51nod 编辑距离 (DP)
- 【51Nod】-1183 编辑距离(LCS,编辑距离)
- (51Nod 1183 编辑距离)字符串编辑距离
- [动态规划----基本DP]编辑距离 51nod 1183
- 51Nod 编辑距离 DP+滚动数组
- 51nod 编辑距离问题 dp
- 51nod 1183 编辑距离
- HLSL内置函数表格
- [Linux] chmod chown chgrop
- java复习(6)—HashCode与equals方法的关系
- Faster R-CNN 和最新的版本cuDNN V5.0不兼容问题
- python 字符串
- 51nod 1183 编辑距离(二维dp)
- 自己整理的LINUX自学笔记
- SQL基础E-R图画法(一)
- 2016年中总结
- ListView的应用
- 单例模式
- SQLite数据库的使用之运用SQL语句
- Android MVP 详解(上)
- 函数参数的一些学习