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题目
给你两个下标从 0 开始的字符串 source 和 target ，它们的长度均为 n 并且由 小写 英文字母组成。
另给你两个下标从 0 开始的字符串数组 original 和 changed ，以及一个整数数组 cost ，其中 cost[i] 代表将字符串 original[i] 更改为字符串 changed[i] 的成本。
你从字符串 source 开始。在一次操作中，如果 存在 任意 下标 j 满足 cost[j] == z 、original[j] == x 以及 changed[j] == y ，你就可以选择字符串中的 子串 x 并以 z 的成本将其更改为 y 。 你可以执行 任意数量 的操作，但是任两次操作必须满足 以下两个 条件 之一 ：
在两次操作中选择的子串分别是 source[a…b] 和 source[c…d] ，满足 b
在两次操作中选择的子串分别是 source[a…b] 和 source[c…d] ，满足 a == c 且 b == d 。换句话说，两次操作中选择的下标 相同 。
返回将字符串 source 转换为字符串 target 所需的 最小 成本。如果不可能完成转换，则返回 -1 。
注意，可能存在下标 i 、j 使得 original[j] == original[i] 且 changed[j] == changed[i] 。
示例 1：
输入：source = “abcd”, target = “acbe”, original = [“a”,“b”,“c”,“c”,“e”,“d”], changed = [“b”,“c”,“b”,“e”,“b”,“e”], cost = [2,5,5,1,2,20]
输出：28
解释：将 “abcd” 转换为 “acbe”，执行以下操作：
- 将子串 source[1…1] 从 “b” 改为 “c” ，成本为 5 。
- 将子串 source[2…2] 从 “c” 改为 “e” ，成本为 1 。
- 将子串 source[2…2] 从 “e” 改为 “b” ，成本为 2 。
- 将子串 source[3…3] 从 “d” 改为 “e” ，成本为 20 。
产生的总成本是 5 + 1 + 2 + 20 = 28 。
可以证明这是可能的最小成本。
示例 2：
输入：source = “abcdefgh”, target = “acdeeghh”, original = [“bcd”,“fgh”,“thh”], changed = [“cde”,“thh”,“ghh”], cost = [1,3,5]
输出：9
解释：将 “abcdefgh” 转换为 “acdeeghh”，执行以下操作：
- 将子串 source[1…3] 从 “bcd” 改为 “cde” ，成本为 1 。
- 将子串 source[5…7] 从 “fgh” 改为 “thh” ，成本为 3 。可以执行此操作，因为下标 [5,7] 与第一次操作选中的下标不相交。
- 将子串 source[5…7] 从 “thh” 改为 “ghh” ，成本为 5 。可以执行此操作，因为下标 [5,7] 与第一次操作选中的下标不相交，且与第二次操作选中的下标相同。
产生的总成本是 1 + 3 + 5 = 9 。
可以证明这是可能的最小成本。
示例 3：
输入：source = “abcdefgh”, target = “addddddd”, original = [“bcd”,“defgh”], changed = [“ddd”,“ddddd”], cost = [100,1578]
输出：-1
解释：无法将 “abcdefgh” 转换为 “addddddd” 。
如果选择子串 source[1…3] 执行第一次操作，以将 “abcdefgh” 改为 “adddefgh” ，你无法选择子串 source[3…7] 执行第二次操作，因为两次操作有一个共用下标 3 。
如果选择子串 source[3…7] 执行第一次操作，以将 “abcdefgh” 改为 “abcddddd” ，你无法选择子串 source[1…3] 执行第二次操作，因为两次操作有一个共用下标 3 。
参数范围：
1 assert(t1 == t2); } template if (v1.size() != v2.size()) { assert(false); return; } for (int i = 0; i = cBegin + iTypeNum)) { return nullptr; } return m_vPChilds[ele - cBegin]; } protected: int m_iID; public: int m_iLeafID=-1; protected: int m_iLeve=-1; inline static int s_ID = 0; int m_iLeafCount = 0; CTrie* m_vPChilds[iTypeNum] = { nullptr }; }; template class CStrTrieHelp { public: int Add(const string& s) { return m_trie.Add(s.begin(), s.begin() + s.length()); } CTrie* Search(const string& s) { return m_trie.Search(s.begin(), s.begin() + s.length()); } CTrie* SearchSub(const string& s,int iPos,int len) { return m_trie.Search(s.begin()+ iPos, s.begin() + iPos + len ); } CTrie m_trie; }; template class CStrIndexs { public: void Add(const string& s) { m_trie.Add(s); } int Seach(const string& s) { auto p = m_trie.Search(s); if (nullptr == p) { return -1; } return p->m_iLeafID; } int SearchSub(const string& s, int iPos, int len) { auto p = m_trie.SearchSub(s, iPos, len); if (nullptr == p) { return -1; } return p->m_iDebug; } CStrTrieHelp m_trie; }; //多源码路径 template class CFloyd { public: CFloyd(const vector& mat) { m_vMat = mat; const int n = mat.size(); for (int i = 0; i GetChild(ch2); } if (bSame) { vRet[i + len] = min(vRet[i + len], vRet[i]); continue; } if ((nullptr == pSrc) || (nullptr == pDst)) { break; } const int iSrc = pSrc->m_iLeafID; const int iDest = pDst->m_iLeafID; if ((-1 == iSrc) || (-1== iDest)) { continue; } const int iDist = floyd.m_vMat[iSrc][iDest]; if (iDist >= iNotMay) { continue; } vRet[i + len] = min(vRet[i + len], vRet[i] + iDist); } } return (vRet.back() >= LLONG_MAX / 1000) ? -1 : vRet.back(); } };
第一版超时
//多源码路径
template
class CFloyd
{
public:
CFloyd(const vector& mat)
{
m_vMat = mat;
const int n = mat.size();
for (int i = 0; i
{//通过i中转
for (int i1 = 0; i1
{
for (int i2 = 0; i2
{
//此时：m_vMat[i1][i2] 表示通过[0,i)中转的最短距离
m_vMat[i1][i2] = min(m_vMat[i1][i2], m_vMat[i1][i] + m_vMat[i][i2]);
//m_vMat[i1][i2] 表示通过[0,i]中转的最短距离
}
}
}
};
vector m_vMat;
};
class Solution {
public:
long long minimumCost(string source, string target, vector& original, vector& changed, vector& cost) {
vector strs(original.begin(), original.end());
strs.insert(strs.end(), changed.begin(), changed.end());
sort(strs.begin(),strs.end());
strs.erase(std::unique(strs.begin(), strs.end()), strs.end());
std::unordered_map mStrToNode;
for (int i = 0; i
{
mStrToNode[strs[i]] = i;
}
const int iNotMay = 1000 * 1000 * 1000;
vector vMat(strs.size(), vector(strs.size(), iNotMay));
vector vOriNode;
for (int j = 0; j
{
vOriNode.emplace_back(mStrToNode[original[j]]);
auto& n = vMat[vOriNode.back()][mStrToNode[changed[j]]];
n = min(n,cost[j]);
}
for (int i = 0; i
{
vMat[i][i] = 0;
}
CFloyd floyd(vMat);
vector vRet(source.length() + 1,LLONG_MAX/1000 );
vRet[0]=0;
for (int i = 0; i
{
if (source[i] == target[i])
{
vRet[i + 1] = min(vRet[i+1],vRet[i]);
//continue; 相等也可以替换
}
for (int j = 0; j
{
const int len = original[j].length();
if (i + len > source.length())
{
continue;
}
if (source.substr(i, len) != original[j])
{
continue;
}
string sDst = target.substr(i, len);
if (!mStrToNode.count(sDst))
{
continue;
}
const int iDest = mStrToNode[sDst];
const int iDist = floyd.m_vMat[vOriNode[j]][iDest];
if (iDist >= iNotMay)
{
continue;
}
vRet[i + len] = min(vRet[i + len],vRet[i]+iDist);
}
}
return (vRet.back() >= LLONG_MAX / 1000) ? -1 : vRet.back();
}
};
第二版超时
//多源码路径
template
class CFloyd
{
public:
CFloyd(const vector& mat)
{
m_vMat = mat;
const int n = mat.size();
for (int i = 0; i
{//通过i中转
for (int i1 = 0; i1
{
for (int i2 = 0; i2
{
//此时：m_vMat[i1][i2] 表示通过[0,i)中转的最短距离
m_vMat[i1][i2] = min(m_vMat[i1][i2], m_vMat[i1][i] + m_vMat[i][i2]);
//m_vMat[i1][i2] 表示通过[0,i]中转的最短距离
}
}
}
};
vector m_vMat;
};
class Solution {
public:
long long minimumCost(string source, string target, vector& original, vector& changed, vector& cost) {
vector strs(original.begin(), original.end());
strs.insert(strs.end(), changed.begin(), changed.end());
sort(strs.begin(),strs.end());
strs.erase(std::unique(strs.begin(), strs.end()), strs.end());
std::unordered_map mStrToNode;
for (int i = 0; i
{
mStrToNode[strs[i]] = i;
}
const int iNotMay = 1000 * 1000 * 1000;
vector vMat(strs.size(), vector(strs.size(), iNotMay));
for (int j = 0; j
{
auto& n = vMat[mStrToNode[original[j]]][mStrToNode[changed[j]]];
n = min(n,cost[j]);
}
for (int i = 0; i
{
vMat[i][i] = 0;
}
CFloyd floyd(vMat);
vector vRet(source.length() + 1,LLONG_MAX/1000 );
vRet[0]=0;
for (int i = 0; i
{
for (int len = 1; len + i = iNotMay)
{
continue;
}
vRet[i + len] = min(vRet[i + len], vRet[i] + iDist);
}
}
return (vRet.back() >= LLONG_MAX / 1000) ? -1 : vRet.back();
}
};
第四版超时
template
class CTrie
{
public:
CTrie()
{
} template CTrie* Add(IT begin, IT end,const int iDebug) { int iLeve = 0; CTrie* pNode = this; for (; begin != end; ++begin) { pNode = pNode->AddChar(*begin); pNode->m_iLeve = iLeve++; } pNode->m_iDebug = iDebug; return pNode; } template CTrie* Search(IT begin, IT end) { if (begin == end) { return this; } if ('.' == *begin) { for (auto& ptr : m_vPChilds) { if (!ptr) { continue; } auto pSearch = ptr->Search(begin + 1, end); if (pSearch) { return pSearch; } } return nullptr; } auto ptr = GetChild(*begin); if (nullptr == ptr) { return nullptr; } return ptr->Search(begin + 1, end); } TData m_data = defData; CTrie* AddChar(TData ele) { if ((ele = cBegin + iTypeNum)) { return nullptr; } const int index = ele - cBegin; auto ptr = m_vPChilds[index]; if (!ptr) { m_vPChilds[index] = new CTrie(); } return m_vPChilds[index]; } CTrie* GetChild(TData ele)const { if ((ele = cBegin + iTypeNum)) { return nullptr; } return m_vPChilds[ele - cBegin]; } int m_iDebug=-1;protected:
int m_iLeve=-1;
CTrie* m_vPChilds[iTypeNum] = { nullptr };
};
template
class CStrTrieHelp
{
public:
CTrie* Add(const string& s,int iDebug)
{
return m_trie.Add(s.begin(), s.begin() + s.length(), iDebug);
}
CTrie* Search(const string& s)
{
return m_trie.Search(s.begin(), s.begin() + s.length());
}
CTrie* SearchSub(const string& s,int iPos,int len)
{
return m_trie.Search(s.begin()+ iPos, s.begin() + iPos + len );
}
CTrie m_trie;
};
template
class CStrIndexs
{
public:
void Add(const string& s, int iDebug)
{
m_trie.Add(s, iDebug);
}
int Seach(const string& s)
{
auto p = m_trie.Search(s);
if (nullptr == p)
{
return -1;
}
return p->m_iDebug;
}
int SearchSub(const string& s, int iPos, int len)
{
auto p = m_trie.SearchSub(s, iPos, len);
if (nullptr == p)
{
return -1;
}
return p->m_iDebug;
}
protected:
CStrTrieHelp m_trie;
};
//多源码路径
template
class CFloyd
{
public:
CFloyd(const vector& mat)
{
m_vMat = mat;
const int n = mat.size();
for (int i = 0; i
{//通过i中转
for (int i1 = 0; i1
{
for (int i2 = 0; i2
{
//此时：m_vMat[i1][i2] 表示通过[0,i)中转的最短距离
m_vMat[i1][i2] = min(m_vMat[i1][i2], m_vMat[i1][i] + m_vMat[i][i2]);
//m_vMat[i1][i2] 表示通过[0,i]中转的最短距离
}
}
}
};
vector m_vMat;
};
class Solution {
public:
long long minimumCost(string source, string target, vector& original, vector& changed, vector& cost) {
vector strs(original.begin(), original.end());
strs.insert(strs.end(), changed.begin(), changed.end());
sort(strs.begin(), strs.end());
strs.erase(std::unique(strs.begin(), strs.end()), strs.end());
CStrIndexs strIndexs;
for (int i = 0; i
{
strIndexs.Add(strs[i], i);
}
const int iNotMay = 1000 * 1000 * 1000;
vector vMat(strs.size(), vector(strs.size(), iNotMay));
for (int j = 0; j
{
const int iSrc = strIndexs.Seach(original[j]);
const int iDest = strIndexs.Seach(changed[j]);
auto& n = vMat[iSrc][iDest];
n = min(n, cost[j]);
}
for (int i = 0; i
{
vMat[i][i] = 0;
}
CFloyd floyd(vMat);
vector vRet(source.length() + 1, LLONG_MAX / 1000);
vRet[0] = 0;
for (int i = 0; i
{
bool bSame = true;
for (int len = 1; len + i = iNotMay)
{
continue;
}
vRet[i + len] = min(vRet[i + len], vRet[i] + iDist);
}
}
return (vRet.back() >= LLONG_MAX / 1000) ? -1 : vRet.back();
}
};
扩展阅读
视频课程
有效学习：明确的目标 及时的反馈 拉伸区（难度合适），可以先学简单的课程，请移步CSDN学院，听白银讲师（也就是鄙人）的讲解。
https://edu.csdn.net/course/detail/38771
如何你想快
速形成战斗了，为老板分忧，请学习C#入职培训、C++入职培训等课程
https://edu.csdn.net/lecturer/6176
相关下载
想高屋建瓴的学习算法，请下载《喜缺全书算法册》doc版
https://download.csdn.net/download/he_zhidan/88348653
我想对大家说的话 闻缺陷则喜是一个美好的愿望，早发现问题，早修改问题，给老板节约钱。 子墨子言之：事无终始，无务多业。也就是我们常说的专业的人做专业的事。 如果程序是一条龙，那算法就是他的是睛 测试环境
操作系统：win7 开发环境： VS2019 C++17
或者 操作系统：win10 开发环境： VS2022 C++17
如无特殊说明，本算法用C++ 实现。
