xinyin025/hello-algo
1
0
Fork 0
mirror of https://github.com/krahets/hello-algo.git synced 2026-07-07 13:14:19 +00:00
Code Issues Packages Projects Releases Wiki Activity

build

Browse Source
This commit is contained in:
krahets
2024-05-01 07:30:10 +08:00
parent 583d338530
commit a08cd961b3
64 changed files with 227 additions and 227 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files
en/docs/chapter_dynamic_programming/edit_distance_problem.md
+4 -4
View File
@@ -12,7 +12,7 @@ Edit distance, also known as Levenshtein distance, refers to the minimum number
You can perform three types of edits on a string: insert a character, delete a character, or replace a character with any other character.
As shown in the Figure 14-27 , transforming `kitten` into `sitting` requires 3 edits, including 2 replacements and 1 insertion; transforming `hello` into `algo` requires 3 steps, including 2 replacements and 1 deletion.
As shown in Figure 14-27, transforming `kitten` into `sitting` requires 3 edits, including 2 replacements and 1 insertion; transforming `hello` into `algo` requires 3 steps, including 2 replacements and 1 deletion.
![Example data of edit distance](edit_distance_problem.assets/edit_distance_example.png){ class="animation-figure" }
@@ -20,7 +20,7 @@ As shown in the Figure 14-27 , transforming `kitten` into `sitting` requires 3 e
**The edit distance problem can naturally be explained with a decision tree model**. Strings correspond to tree nodes, and a round of decision (an edit operation) corresponds to an edge of the tree.
As shown in the Figure 14-28 , with unrestricted operations, each node can derive many edges, each corresponding to one operation, meaning there are many possible paths to transform `hello` into `algo`.
As shown in Figure 14-28, with unrestricted operations, each node can derive many edges, each corresponding to one operation, meaning there are many possible paths to transform `hello` into `algo`.
From the perspective of the decision tree, the goal of this problem is to find the shortest path between the node `hello` and the node `algo`.
@@ -47,7 +47,7 @@ From this, we obtain a two-dimensional $dp$ table of size $(i+1) \times (j+1)$.
**Step two: Identify the optimal substructure and then derive the state transition equation**
Consider the subproblem $dp[i, j]$, whose corresponding tail characters of the two strings are $s[i-1]$ and $t[j-1]$, which can be divided into three scenarios as shown below.
Consider the subproblem $dp[i, j]$, whose corresponding tail characters of the two strings are $s[i-1]$ and $t[j-1]$, which can be divided into three scenarios as shown in Figure 14-29.
1. Add $t[j-1]$ after $s[i-1]$, then the remaining subproblem is $dp[i, j-1]$.
2. Delete $s[i-1]$, then the remaining subproblem is $dp[i-1, j]$.
@@ -493,7 +493,7 @@ Observing the state transition equation, solving $dp[i, j]$ depends on the solut
<div style="height: 549px; width: 100%;"><iframe class="pythontutor-iframe" src="https://pythontutor.com/iframe-embed.html#code=def%20edit_distance_dp%28s%3A%20str,%20t%3A%20str%29%20-%3E%20int%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22%E7%BC%96%E8%BE%91%E8%B7%9D%E7%A6%BB%EF%BC%9A%E5%8A%A8%E6%80%81%E8%A7%84%E5%88%92%22%22%22%0A%20%20%20%20n,%20m%20%3D%20len%28s%29,%20len%28t%29%0A%20%20%20%20dp%20%3D%20%5B%5B0%5D%20*%20%28m%20%2B%201%29%20for%20_%20in%20range%28n%20%2B%201%29%5D%0A%20%20%20%20%23%20%E7%8A%B6%E6%80%81%E8%BD%AC%E7%A7%BB%EF%BC%9A%E9%A6%96%E8%A1%8C%E9%A6%96%E5%88%97%0A%20%20%20%20for%20i%20in%20range%281,%20n%20%2B%201%29%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20dp%5Bi%5D%5B0%5D%20%3D%20i%0A%20%20%20%20for%20j%20in%20range%281,%20m%20%2B%201%29%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20dp%5B0%5D%5Bj%5D%20%3D%20j%0A%20%20%20%20%23%20%E7%8A%B6%E6%80%81%E8%BD%AC%E7%A7%BB%EF%BC%9A%E5%85%B6%E4%BD%99%E8%A1%8C%E5%92%8C%E5%88%97%0A%20%20%20%20for%20i%20in%20range%281,%20n%20%2B%201%29%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20j%20in%20range%281,%20m%20%2B%201%29%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20s%5Bi%20-%201%5D%20%3D%3D%20t%5Bj%20-%201%5D%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E8%8B%A5%E4%B8%A4%E5%AD%97%E7%AC%A6%E7%9B%B8%E7%AD%89%EF%BC%8C%E5%88%99%E7%9B%B4%E6%8E%A5%E8%B7%B3%E8%BF%87%E6%AD%A4%E4%B8%A4%E5%AD%97%E7%AC%A6%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20dp%5Bi%5D%5Bj%5D%20%3D%20dp%5Bi%20-%201%5D%5Bj%20-%201%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E6%9C%80%E5%B0%91%E7%BC%96%E8%BE%91%E6%AD%A5%E6%95%B0%20%3D%20%E6%8F%92%E5%85%A5%E3%80%81%E5%88%A0%E9%99%A4%E3%80%81%E6%9B%BF%E6%8D%A2%E8%BF%99%E4%B8%89%E7%A7%8D%E6%93%8D%E4%BD%9C%E7%9A%84%E6%9C%80%E5%B0%91%E7%BC%96%E8%BE%91%E6%AD%A5%E6%95%B0%20%2B%201%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20dp%5Bi%5D%5Bj%5D%20%3D%20min%28dp%5Bi%5D%5Bj%20-%201%5D,%20dp%5Bi%20-%201%5D%5Bj%5D,%20dp%5Bi%20-%201%5D%5Bj%20-%201%5D%29%20%2B%201%0A%20%20%20%20return%20dp%5Bn%5D%5Bm%5D%0A%0A%0A%22%22%22Driver%20Code%22%22%22%0Aif%20__name__%20%3D%3D%20%22__main__%22%3A%0A%20%20%20%20s%20%3D%20%22bag%22%0A%20%20%20%20t%20%3D%20%22pack%22%0A%20%20%20%20n,%20m%20%3D%20len%28s%29,%20len%28t%29%0A%0A%20%20%20%20%23%20%E5%8A%A8%E6%80%81%E8%A7%84%E5%88%92%0A%20%20%20%20res%20%3D%20edit_distance_dp%28s,%20t%29%0A%20%20%20%20print%28f%22%E5%B0%86%20%7Bs%7D%20%E6%9B%B4%E6%94%B9%E4%B8%BA%20%7Bt%7D%20%E6%9C%80%E5%B0%91%E9%9C%80%E8%A6%81%E7%BC%96%E8%BE%91%20%7Bres%7D%20%E6%AD%A5%22%29&codeDivHeight=472&codeDivWidth=350&cumulative=false&curInstr=6&heapPrimitives=nevernest&origin=opt-frontend.js&py=311&rawInputLstJSON=%5B%5D&textReferences=false"> </iframe></div>
<div style="margin-top: 5px;"><a href="https://pythontutor.com/iframe-embed.html#code=def%20edit_distance_dp%28s%3A%20str,%20t%3A%20str%29%20-%3E%20int%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22%E7%BC%96%E8%BE%91%E8%B7%9D%E7%A6%BB%EF%BC%9A%E5%8A%A8%E6%80%81%E8%A7%84%E5%88%92%22%22%22%0A%20%20%20%20n,%20m%20%3D%20len%28s%29,%20len%28t%29%0A%20%20%20%20dp%20%3D%20%5B%5B0%5D%20*%20%28m%20%2B%201%29%20for%20_%20in%20range%28n%20%2B%201%29%5D%0A%20%20%20%20%23%20%E7%8A%B6%E6%80%81%E8%BD%AC%E7%A7%BB%EF%BC%9A%E9%A6%96%E8%A1%8C%E9%A6%96%E5%88%97%0A%20%20%20%20for%20i%20in%20range%281,%20n%20%2B%201%29%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20dp%5Bi%5D%5B0%5D%20%3D%20i%0A%20%20%20%20for%20j%20in%20range%281,%20m%20%2B%201%29%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20dp%5B0%5D%5Bj%5D%20%3D%20j%0A%20%20%20%20%23%20%E7%8A%B6%E6%80%81%E8%BD%AC%E7%A7%BB%EF%BC%9A%E5%85%B6%E4%BD%99%E8%A1%8C%E5%92%8C%E5%88%97%0A%20%20%20%20for%20i%20in%20range%281,%20n%20%2B%201%29%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20j%20in%20range%281,%20m%20%2B%201%29%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20s%5Bi%20-%201%5D%20%3D%3D%20t%5Bj%20-%201%5D%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E8%8B%A5%E4%B8%A4%E5%AD%97%E7%AC%A6%E7%9B%B8%E7%AD%89%EF%BC%8C%E5%88%99%E7%9B%B4%E6%8E%A5%E8%B7%B3%E8%BF%87%E6%AD%A4%E4%B8%A4%E5%AD%97%E7%AC%A6%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20dp%5Bi%5D%5Bj%5D%20%3D%20dp%5Bi%20-%201%5D%5Bj%20-%201%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E6%9C%80%E5%B0%91%E7%BC%96%E8%BE%91%E6%AD%A5%E6%95%B0%20%3D%20%E6%8F%92%E5%85%A5%E3%80%81%E5%88%A0%E9%99%A4%E3%80%81%E6%9B%BF%E6%8D%A2%E8%BF%99%E4%B8%89%E7%A7%8D%E6%93%8D%E4%BD%9C%E7%9A%84%E6%9C%80%E5%B0%91%E7%BC%96%E8%BE%91%E6%AD%A5%E6%95%B0%20%2B%201%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20dp%5Bi%5D%5Bj%5D%20%3D%20min%28dp%5Bi%5D%5Bj%20-%201%5D,%20dp%5Bi%20-%201%5D%5Bj%5D,%20dp%5Bi%20-%201%5D%5Bj%20-%201%5D%29%20%2B%201%0A%20%20%20%20return%20dp%5Bn%5D%5Bm%5D%0A%0A%0A%22%22%22Driver%20Code%22%22%22%0Aif%20__name__%20%3D%3D%20%22__main__%22%3A%0A%20%20%20%20s%20%3D%20%22bag%22%0A%20%20%20%20t%20%3D%20%22pack%22%0A%20%20%20%20n,%20m%20%3D%20len%28s%29,%20len%28t%29%0A%0A%20%20%20%20%23%20%E5%8A%A8%E6%80%81%E8%A7%84%E5%88%92%0A%20%20%20%20res%20%3D%20edit_distance_dp%28s,%20t%29%0A%20%20%20%20print%28f%22%E5%B0%86%20%7Bs%7D%20%E6%9B%B4%E6%94%B9%E4%B8%BA%20%7Bt%7D%20%E6%9C%80%E5%B0%91%E9%9C%80%E8%A6%81%E7%BC%96%E8%BE%91%20%7Bres%7D%20%E6%AD%A5%22%29&codeDivHeight=800&codeDivWidth=600&cumulative=false&curInstr=6&heapPrimitives=nevernest&origin=opt-frontend.js&py=311&rawInputLstJSON=%5B%5D&textReferences=false" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Full Screen ></a></div>
As shown below, the process of state transition in the edit distance problem is very similar to that in the knapsack problem, which can be seen as filling a two-dimensional grid.
As shown in Figure 14-30, the process of state transition in the edit distance problem is very similar to that in the knapsack problem, which can be seen as filling a two-dimensional grid.
=== "<1>"
![Dynamic programming process of edit distance](edit_distance_problem.assets/edit_distance_dp_step1.png){ class="animation-figure" }