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一. 什么是Levenshtein Distance

Levenshtein Distance，一般称为编辑距离（Edit Distance，Levenshtein Distance只是编辑距离的其中一种）或者莱文斯坦距离，算法概念是俄罗斯科学家弗拉基米尔·莱文斯坦（Levenshtein · Vladimir I）在1965年提出。此算法的概念很简单：Levenshtein Distance指两个字串之间，由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数，允许的编辑操作包括：

• 将其中一个字符替换成另一个字符（Substitutions）。
• 插入一个字符（Insertions）。
• 删除一个字符（Deletions）。

二. 解题思路

假如，我们定义个方法，入参为两个字符串，返回两个字符串的编辑距离：

public static int editDistance(String a,String b)

假设我们有“kitte”、“Sitti”两个字符串，我们暂且将这两个字符串成为”A“和”B“，我们的编辑操作大致可分为三种类型：

• 选择一：将B字符串最后一个字符替换，使得两个字符串相等

因为这个操作使得最后一个字符相等，那么我们只需要继续计算minDistance(A[i-1],B[j-1])的编辑距离即可（A[i-1]，其中i代表A字符串的长度，A[i-1]表示A字符串（0~length-1）的子串）

• 选择二：将B字符串增加一个字符，使得两个字符串最后一个字符相等：

这样我们只需要继续计算minDisnace(A[i-1]，B[j])的编辑距离即可

• 选择三：将B字符串最后一个字符删除

实际上，删除B字符串的最后一个字符与在A字符串添加一个字符是等价的：

因为他们的编辑过程都为1，最后都需要继续计算minDistance(A[i],B[j-1])的编辑距离。

需要注意的是，大家不要站在上帝视角认为此种情况下选择第一种方式，将最后一个字符替换即是最优解。因为小范围的最佳解，并不一定是大范围的最佳解，我们只有枚举出所有可能的情况才能得出最小的编辑距离。

综上所述，我们可以得出编辑距离算法的状态转移方程：

三. 动态规划

了解动态规划的同学应该都知道DP算法，需要借助DP数组去完成，但是DP数组的初始化会困扰很多同学，这里我可以给大家提供一个技巧，对于DP数组需要初始化哪些数据，我们可以观察状态转移方程依赖与哪些状态，以上面的例子来说：

lev(i,j)需要依赖于lev(i-1,j)、lev(i,j-1)、lev(i-1,j-1)三种状态：

这样我们就需要把这个二维数组蓝色部分初始化好后，才能根据初始化好的数组，将整个二维数组填满，当填满的那一刻，我们的最优解也就达到了。

至于计算的路径，我们从初始化好的状态以及依赖态的位置，我们可以得出两种计算路径：

这里就是我对动态规划DP数组的初始化以及计算路径的明确技巧。

可以使用动态规划的方法去测量DP的值，步骤大致如下：

• 初始化一个DP矩阵(M,N)，M和N分别是两个输入字符串的长度。
• 矩阵可以从左上角到右下角进行填充，每个水平或垂直跳转分别对应于一个插入或一个删除。
• 通过定义每个操作的成本为1，如果两个字符串不匹配，则对角跳转的代价为1，否则为0，简单来说就是：
  • 如果[i][j]位置的两个字符串相等，则从[i][j]位置左加1，上加1，左上加0，然后从这三个数中取出最小的值填充到[i][j]。
  • 如果[i][j]位置的两个字符串不相等，则从[i][j]位置左、左上、上三个位置的值中取最小值，这个最小值加1（或者说这三个值都加1然后取最小值），然后填充到[i][j]。
• 按照上面规则LD矩阵(M,N)填充完毕后，最终矩阵右下角的数字就是两个字符串的LD值。

这里不打算证明上面动态规划的结论（也就是默认这个动态规划的结果是正确的），直接举两个例子说明这个问题：

• 例子一（两个等长字符串）：son和sun。
• 例子二（两个非等长字符串）：doge和dog。

例子一：

初始化LD矩阵(3,3)：

		s	o	n
	0	1	2	3
s	1
u	2
n	3

计算[0][0]的位置的值，因为's' = 's'，所以[0][0]的值 = min(1+1, 1+1, 0+0) = 0。

		s	o	n
	0	1	2	3
s	1	0
u	2
n	3

按照这个规则计算其他位置的值，填充完毕后的LD矩阵`如下：

		s	o	n
	0	1	2	3
s	1	0	1	2
u	2	1	1	2
n	3	2	2	1

那么son和sun的LD值为1。

例子二：

初始化LD矩阵(4,3)：

		d	o	g
	0	1	2	3
d	1
o	2
g	3
e	4

接着填充矩阵：

		d	o	g
	0	1	2	3
d	1	0	1	2
o	2	1	0	1
g	3	2	1	0
e	4	3	2	1

那么doge和dog的LD值为1。

四. 代码实现

public static int minDistance(String word1, String word2) {
    if (word1 == null || word2 == null) {
        throw new RuntimeException("参数不能为空");
    }
    int[][] dp = new int[word1.length() + 1][word2.length() + 1];
    //初始化DP数组
    for (int i = 0; i <= word1.length(); i++) {
        dp[i][0] = i;
    }
    for (int i = 0; i <= word2.length(); i++) {
        dp[0][i] = i;
    }
    int cost;
    for (int i = 1; i <= word1.length(); i++) {
        for (int j = 1; j <= word2.length(); j++) {
            if (word1.charAt(i - 1) == word2.charAt(j - 1)) {
                cost = 0;
            } else {
                cost = 1;
            }
            dp[i][j] = min(dp[i - 1][j] + 1, dp[i][j - 1] + 1, dp[i - 1][j - 1] + cost);
        }
    }
    return dp[word1.length()][word2.length()];
}

private static int min(int x, int y, int z) {
    return Math.min(x, Math.min(y, z));
}

五. 编辑距离的应用

• 搜索建议：当我们Google搜索Jave时，Google会智能的提醒我们是否在搜索Java
• DNA分析
• 抄袭侦测

…

本文参考至：

• 编辑距离 - 编辑距离 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com)
• Levenshtein Distance（编辑距离）算法与使用场景 - throwable - 博客园 (cnblogs.com)