/** * File: edit_distance.cpp * Created Time: 2023-07-13 * Author: krahets (krahets@163.com) */ #include "../utils/common.hpp" /* 編集距離:全探索 */ int editDistanceDFS(string s, string t, int i, int j) { // s と t がともに空の場合、0 を返す if (i == 0 && j == 0) return 0; // s が空の場合、t の長さを返す if (i == 0) return j; // t が空の場合、s の長さを返す if (j == 0) return i; // 2 つの文字が等しい場合、その 2 文字をスキップする if (s[i - 1] == t[j - 1]) return editDistanceDFS(s, t, i - 1, j - 1); // 最小編集回数 = 挿入、削除、置換の 3 操作での最小編集回数 + 1 int insert = editDistanceDFS(s, t, i, j - 1); int del = editDistanceDFS(s, t, i - 1, j); int replace = editDistanceDFS(s, t, i - 1, j - 1); // 最小編集回数を返す return min(min(insert, del), replace) + 1; } /* 編集距離:メモ化探索 */ int editDistanceDFSMem(string s, string t, vector> &mem, int i, int j) { // s と t がともに空の場合、0 を返す if (i == 0 && j == 0) return 0; // s が空の場合、t の長さを返す if (i == 0) return j; // t が空の場合、s の長さを返す if (j == 0) return i; // 記録済みなら、その値をそのまま返す if (mem[i][j] != -1) return mem[i][j]; // 2 つの文字が等しい場合、その 2 文字をスキップする if (s[i - 1] == t[j - 1]) return editDistanceDFSMem(s, t, mem, i - 1, j - 1); // 最小編集回数 = 挿入、削除、置換の 3 操作での最小編集回数 + 1 int insert = editDistanceDFSMem(s, t, mem, i, j - 1); int del = editDistanceDFSMem(s, t, mem, i - 1, j); int replace = editDistanceDFSMem(s, t, mem, i - 1, j - 1); // 最小編集回数を記録して返す mem[i][j] = min(min(insert, del), replace) + 1; return mem[i][j]; } /* 編集距離:動的計画法 */ int editDistanceDP(string s, string t) { int n = s.length(), m = t.length(); vector> dp(n + 1, vector(m + 1, 0)); // 状態遷移:先頭行と先頭列 for (int i = 1; i <= n; i++) { dp[i][0] = i; } for (int j = 1; j <= m; j++) { dp[0][j] = j; } // 状態遷移:残りの行と列 for (int i = 1; i <= n; i++) { for (int j = 1; j <= m; j++) { if (s[i - 1] == t[j - 1]) { // 2 つの文字が等しい場合、その 2 文字をスキップする dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1]; } else { // 最小編集回数 = 挿入、削除、置換の 3 操作での最小編集回数 + 1 dp[i][j] = min(min(dp[i][j - 1], dp[i - 1][j]), dp[i - 1][j - 1]) + 1; } } } return dp[n][m]; } /* 編集距離:空間を最適化した動的計画法 */ int editDistanceDPComp(string s, string t) { int n = s.length(), m = t.length(); vector dp(m + 1, 0); // 状態遷移:先頭行 for (int j = 1; j <= m; j++) { dp[j] = j; } // 状態遷移:残りの行 for (int i = 1; i <= n; i++) { // 状態遷移:先頭列 int leftup = dp[0]; // dp[i-1, j-1] を一時保存する dp[0] = i; // 状態遷移:残りの列 for (int j = 1; j <= m; j++) { int temp = dp[j]; if (s[i - 1] == t[j - 1]) { // 2 つの文字が等しい場合、その 2 文字をスキップする dp[j] = leftup; } else { // 最小編集回数 = 挿入、削除、置換の 3 操作での最小編集回数 + 1 dp[j] = min(min(dp[j - 1], dp[j]), leftup) + 1; } leftup = temp; // 次の反復の dp[i-1, j-1] に更新する } } return dp[m]; } /* 実行用コード */ int main() { string s = "bag"; string t = "pack"; int n = s.length(), m = t.length(); // 全探索 int res = editDistanceDFS(s, t, n, m); cout << "文字列 " << s << " を " << t << " に変更するのに必要な最小編集回数は " << res << " 回\n"; // メモ化探索 vector> mem(n + 1, vector(m + 1, -1)); res = editDistanceDFSMem(s, t, mem, n, m); cout << "文字列 " << s << " を " << t << " に変更するのに必要な最小編集回数は " << res << " 回\n"; // 動的計画法 res = editDistanceDP(s, t); cout << "文字列 " << s << " を " << t << " に変更するのに必要な最小編集回数は " << res << " 回\n"; // 空間を最適化した動的計画法 res = editDistanceDPComp(s, t); cout << "文字列 " << s << " を " << t << " に変更するのに必要な最小編集回数は " << res << " 回\n"; return 0; }