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hello-algo/zh-hant/codes/dart/chapter_dynamic_programming/edit_distance.dart

126 lines
4.1 KiB

/**
* File: edit_distance.dart
* Created Time: 2023-08-11
* Author: liuyuxin (gvenusleo@gmail.com)
*/
import 'dart:math';
/* 編輯距離:暴力搜尋 */
int editDistanceDFS(String s, String t, int i, int j) {
// 若 s 和 t 都為空,則返回 0
if (i == 0 && j == 0) return 0;
// 若 s 為空,則返回 t 長度
if (i == 0) return j;
// 若 t 為空,則返回 s 長度
if (j == 0) return i;
// 若兩字元相等,則直接跳過此兩字元
if (s[i - 1] == t[j - 1]) return editDistanceDFS(s, t, i - 1, j - 1);
// 最少編輯步數 = 插入、刪除、替換這三種操作的最少編輯步數 + 1
int insert = editDistanceDFS(s, t, i, j - 1);
int delete = editDistanceDFS(s, t, i - 1, j);
int replace = editDistanceDFS(s, t, i - 1, j - 1);
// 返回最少編輯步數
return min(min(insert, delete), replace) + 1;
}
/* 編輯距離:記憶化搜尋 */
int editDistanceDFSMem(String s, String t, List<List<int>> mem, int i, int j) {
// 若 s 和 t 都為空,則返回 0
if (i == 0 && j == 0) return 0;
// 若 s 為空,則返回 t 長度
if (i == 0) return j;
// 若 t 為空,則返回 s 長度
if (j == 0) return i;
// 若已有記錄,則直接返回之
if (mem[i][j] != -1) return mem[i][j];
// 若兩字元相等,則直接跳過此兩字元
if (s[i - 1] == t[j - 1]) return editDistanceDFSMem(s, t, mem, i - 1, j - 1);
// 最少編輯步數 = 插入、刪除、替換這三種操作的最少編輯步數 + 1
int insert = editDistanceDFSMem(s, t, mem, i, j - 1);
int delete = editDistanceDFSMem(s, t, mem, i - 1, j);
int replace = editDistanceDFSMem(s, t, mem, i - 1, j - 1);
// 記錄並返回最少編輯步數
mem[i][j] = min(min(insert, delete), replace) + 1;
return mem[i][j];
}
/* 編輯距離:動態規劃 */
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));
// 狀態轉移: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;
}
// 狀態轉移:其餘行和列
for (int i = 1; i <= n; i++) {
for (int j = 1; j <= m; j++) {
if (s[i - 1] == t[j - 1]) {
// 若兩字元相等,則直接跳過此兩字元
dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1];
} else {
// 最少編輯步數 = 插入、刪除、替換這三種操作的最少編輯步數 + 1
dp[i][j] = min(min(dp[i][j - 1], dp[i - 1][j]), dp[i - 1][j - 1]) + 1;
}
}
}
return dp[n][m];
}
/* 編輯距離:空間最佳化後的動態規劃 */
int editDistanceDPComp(String s, String t) {
int n = s.length, m = t.length;
List<int> dp = List.filled(m + 1, 0);
// 狀態轉移:首行
for (int j = 1; j <= m; j++) {
dp[j] = j;
}
// 狀態轉移:其餘行
for (int i = 1; i <= n; i++) {
// 狀態轉移:首列
int leftup = dp[0]; // 暫存 dp[i-1, j-1]
dp[0] = i;
// 狀態轉移:其餘列
for (int j = 1; j <= m; j++) {
int temp = dp[j];
if (s[i - 1] == t[j - 1]) {
// 若兩字元相等,則直接跳過此兩字元
dp[j] = leftup;
} else {
// 最少編輯步數 = 插入、刪除、替換這三種操作的最少編輯步數 + 1
dp[j] = min(min(dp[j - 1], dp[j]), leftup) + 1;
}
leftup = temp; // 更新為下一輪的 dp[i-1, j-1]
}
}
return dp[m];
}
/* Driver Code */
void main() {
String s = "bag";
String t = "pack";
int n = s.length, m = t.length;
// 暴力搜尋
int res = editDistanceDFS(s, t, n, m);
print("" + s + " 更改為 " + t + " 最少需要編輯 $res");
// 記憶化搜尋
List<List<int>> mem = List.generate(n + 1, (_) => List.filled(m + 1, -1));
res = editDistanceDFSMem(s, t, mem, n, m);
print("" + s + " 更改為 " + t + " 最少需要編輯 $res");
// 動態規劃
res = editDistanceDP(s, t);
print("" + s + " 更改為 " + t + " 最少需要編輯 $res");
// 空間最佳化後的動態規劃
res = editDistanceDPComp(s, t);
print("" + s + " 更改為 " + t + " 最少需要編輯 $res");
}