＜代码随想录＞ 算法训练营-2024.12.27

给你两个字符串 s 和 t ，统计并返回在 s 的 子序列 中 t 出现的个数，结果需要对 109 + 7 取模。
示例 1：
输入：s = "rabbbit", t = "rabbit"
输出：3
解释：
如下所示, 有 3 种可以从 s 中得到 "rabbit" 的方案。
rabbbit
rabbbit
rabbbit

class Solution:
    def numDistinct(self, s: str, t: str) -> int:
        #dp[i][j]-s提供到i t提供到j时，以t[j]结尾的子序列个数
        size_s=len(s)
        size_t=len(t)
        dp=[[0]*size_t for _ in range(size_s)]
        dp[0][0]=1 if s[0]==t[0] else 0
        for i in range(1,size_s):
            if s[i]==t[0]:
                dp[i][0]=dp[i-1][0]+1
            else:
                dp[i][0]=dp[i-1][0]
        
        for j in range(1,size_t):
            for i in range(1,size_s):
                if s[i]==t[j]:
                    dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+dp[i-1][j]
                else:
                    dp[i][j]=dp[i-1][j]
        
        return dp[-1][-1]

        

给定两个单词 word1 和 word2 ，返回使得 word1 和  word2 相同所需的最小步数。
每步 可以删除任意一个字符串中的一个字符。
 
示例 1：
输入: word1 = "sea", word2 = "eat"
输出: 2
解释: 第一步将 "sea" 变为 "ea" ，第二步将 "eat "变为 "ea"
示例  2:
输入：word1 = "leetcode", word2 = "etco"
输出：4

class Solution:
    def minDistance(self, word1: str, word2: str) -> int:
        #dp[i][j] word1以i为结尾 word2以j为结尾完成条件所需的最小步数
        size1=len(word1)+1
        size2=len(word2)+1
        
        dp=[[0]* (size2) for _ in range(size1)]

        #初始化
        for i in range(size1):
            dp[i][0]=i
        for j in range(size2):
            dp[0][j]=j
        
        for i in range(1,size1):
            for j in range(1,size2):
                if word1[i-1]==word2[j-1]:
                    dp[i][j]=dp[i-1][j-1]
                else:
                    dp[i][j]=min(dp[i-1][j],dp[i][j-1])+1
        
        return dp[-1][-1]      

给你两个单词 word1 和 word2， 请返回将 word1 转换成 word2 所使用的最少操作数 。

你可以对一个单词进行如下三种操作：
插入一个字符
删除一个字符
替换一个字符
示例 1：
输入：word1 = "horse", word2 = "ros"
输出：3
解释：
horse -> rorse (将 'h' 替换为 'r')
rorse -> rose (删除 'r')
rose -> ros (删除 'e')

总结：
1.相同时，dp[i][j]的值为dp[i-1][j-1]
2.不相同时
可以进行删除，取dp[i][j-1]+1
可以在dp[i-1][j]的结果上进行新增，取dp[i-1][j]+1
可以进行转换，取dp[i-1][j-1]+1

class Solution:
    def minDistance(self, word1: str, word2: str) -> int:
        #dp[i][j] word1以i为结尾 word2以j为结尾完成条件所需的最小步数
        size1=len(word1)+1
        size2=len(word2)+1
        
        dp=[[0]* (size2) for _ in range(size1)]

        #初始化
        for i in range(size1):
            dp[i][0]=i
        for j in range(size2):
            dp[0][j]=j
        
        for i in range(1,size1):
            for j in range(1,size2):
                if word1[i-1]==word2[j-1]:
                    dp[i][j]=dp[i-1][j-1]
                else:
        #不相同时 
        #要么删除一个（dp[i][j-1]）要么增加一个（dp[i-1][j]）要么变换一个（dp[i-1][j-1]）
                    dp[i][j]=min(dp[i-1][j],dp[i][j-1],dp[i-1][j-1])+1
        
        return dp[-1][-1]