/** * File: edit_distance.js * Created Time: 2023-08-23 * Author: Gaofer Chou (gaofer-chou@qq.com) */ /* 编辑距离:暴力搜索 */ function editDistanceDFS(s, t, i, 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.charAt(i - 1) === t.charAt(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 const insert = editDistanceDFS(s, t, i, j - 1); const del = editDistanceDFS(s, t, i - 1, j); const replace = editDistanceDFS(s, t, i - 1, j - 1); // 返回最少编辑步数 return Math.min(insert, del, replace) + 1; } /* 编辑距离:记忆化搜索 */ function editDistanceDFSMem(s, t, mem, i, 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.charAt(i - 1) === t.charAt(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 const insert = editDistanceDFSMem(s, t, mem, i, j - 1); const del = editDistanceDFSMem(s, t, mem, i - 1, j); const replace = editDistanceDFSMem(s, t, mem, i - 1, j - 1); // 记录并返回最少编辑步数 mem[i][j] = Math.min(insert, del, replace) + 1; return mem[i][j]; } /* 编辑距离:动态规划 */ function editDistanceDP(s, t) { const n = s.length, m = t.length; const dp = Array.from({ length: n + 1 }, () => new Array(m + 1).fill(0)); // 状态转移:首行首列 for (let i = 1; i <= n; i++) { dp[i][0] = i; } for (let j = 1; j <= m; j++) { dp[0][j] = j; } // 状态转移:其余行列 for (let i = 1; i <= n; i++) { for (let 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(dp[i][j - 1], dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - 1]) + 1 } } } return dp[n][m]; } /* 编辑距离:状态压缩后的动态规划 */ function editDistanceDPComp(s, t) { const n = s.length, m = t.length; const dp = new Array(m + 1).fill(0); // 状态转移:首行 for (let j = 1; j <= m; j++) { dp[j] = j; } // 状态转移:其余行 for (let i = 1; i <= n; i++) { // 状态转移:首列 let leftup = dp[0]; // 暂存 dp[i-1, j-1] dp[0] = i; // 状态转移:其余列 for (let j = 1; j <= m; j++) { const 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(dp[j - 1], dp[j], leftup) + 1; } leftup = temp; // 更新为下一轮的 dp[i-1, j-1] } } return dp[m]; } const s = 'bag'; const t = 'pack'; const n = s.length, m = t.length; // 暴力搜索 let res = editDistanceDFS(s, t, n, m); console.log(`将 ${s} 更改为 ${t} 最少需要编辑 ${res} 步`); // 记忆化搜索 const mem = Array.from(new Array(n + 1), () => new Array(m + 1).fill(-1)); res = editDistanceDFSMem(s, t, mem, n, m); console.log(`将 ${s} 更改为 ${t} 最少需要编辑 ${res} 步`); // 动态规划 res = editDistanceDP(s, t); console.log(`将 ${s} 更改为 ${t} 最少需要编辑 ${res} 步`); // 状态压缩后的动态规划 res = editDistanceDPComp(s, t); console.log(`将 ${s} 更改为 ${t} 最少需要编辑 ${res} 步`);