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LeetCode:编辑距离代码实现与单元测试

  • 2026-10-10 14:16:22
LeetCode:编辑距离代码实现与单元测试
题目:

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')

示例 2:

输入:word1 = "intention", word2 = "execution"输出:5解释:intention -> inention (删除 't') inention -> enention (将 'i' 替换为 'e') enention -> exention (将 'n' 替换为 'x') exention -> exection (将 'n' 替换为 'c') exection -> execution (插入 'u')

提示:

  • 0 <= word1.length, word2.length <= 500
  • word1
     和 word2 由小写英文字母组成
代码实现:
def minDistance(word1: str, word2: str) -> int:    """    计算将word1转换为word2所需的最小操作次数(编辑距离)。    参数:        word1: 原始字符串        word2: 目标字符串    返回:        最小操作次数(整数)    """    m, n = len(word1), len(word2)    # 如果其中一个字符串为空,直接返回另一个字符串的长度(全插入或全删除)    if m * n == 0:        return m + n    # 创建DP表,dp[i][j]表示word1前i个字符转换为word2前j个字符的最小操作数    dp = [[0] * (n + 1) for _ in range(m + 1)]    # 初始化边界条件    for i in range(m + 1):        dp[i][0] = i  # word1前i个字符转换为空字符串需要i次删除操作    for j in range(n + 1):        dp[0][j] = j  # 空字符串转换为word2前j个字符需要j次插入操作    # 填充DP表    for i in range(1, m + 1):        for j in range(1, n + 1):            if word1[i - 1] == word2[j - 1]:                # 字符相同,不需要操作,继承前一状态的值                dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1]            else:                # 字符不同,取插入、删除、替换三种操作的最小值加1                dp[i][j] = 1 + min(                    dp[i][j - 1],      # 插入操作                    dp[i - 1][j],      # 删除操作                      dp[i - 1][j - 1]   # 替换操作                )    return dp[m][n]# 测试示例if __name__ == "__main__":    # 示例1    word1_1, word2_1 = "horse", "ros"    print(f"示例1: word1 = '{word1_1}', word2 = '{word2_1}'")    print(f"输出: {minDistance(word1_1, word2_1)}")  # 应输出3    # 示例2    word1_2, word2_2 = "intention", "execution"    print(f"示例2: word1 = '{word1_2}', word2 = '{word2_2}'")    print(f"输出: {minDistance(word1_2, word2_2)}")  # 应输出5    # 边界情况测试    word1_3, word2_3 = "", "abc"    print(f"边界测试1: word1 = '{word1_3}', word2 = '{word2_3}'")    print(f"输出: {minDistance(word1_3, word2_3)}")  # 应输出3    word1_4, word2_4 = "abc", ""    print(f"边界测试2: word1 = '{word1_4}', word2 = '{word2_4}'")    print(f"输出: {minDistance(word1_4, word2_4)}")  # 应输出3

算法说明

  1. 动态规划思路:

    • 使用二维数组dp存储子问题的解,其中dp[i][j]表示将word1的前i个字符转换为word2的前j个字符所需的最小操作数。

    • 通过填充整个DP表,逐步构建出最终解。

  2. 状态转移方程:

    • 当字符匹配时:dp[i][j] = dp[i-1][j-1](无需额外操作)。

    • 当字符不匹配时:dp[i][j] = 1 + min(插入,删除,替换),对应三种基本操作。

  3. 复杂度分析:

    • 时间复杂度:O(m×n),需要填充一个(m+1)×(n+1)的DP表。

    • 空间复杂度:O(m×n),用于存储DP表。

使用示例

代码已验证以下测试用例:

  • 示例1:word1="horse", word2="ros"→ 输出3(替换h为r,删除r,删除e)

  • 示例2:word1="intention", word2="execution"→ 输出5(删除t,替换i为e,替换n为x,替换n为c,插入u)

  • 边界情况:空字符串处理正确(如word1=""转换为word2="abc"需要3次插入)

此实现已通过常见测试用例,可直接使用。该算法是计算字符串相似度的基础工具,广泛应用于拼写检查、生物信息学DNA序列比对等领域

单元测试:
import unittestdef minDistance(word1: str, word2: str) -> int:    """    计算将word1转换为word2所需的最小操作次数(编辑距离)。    参数:        word1: 原始字符串        word2: 目标字符串    返回:        最小操作次数(整数)    """    m, n = len(word1), len(word2)    # 如果其中一个字符串为空,直接返回另一个字符串的长度(全插入或全删除)    if m * n == 0:        return m + n    # 创建DP表,dp[i][j]表示word1前i个字符转换为word2前j个字符的最小操作数    dp = [[0] * (n + 1) for _ in range(m + 1)]    # 初始化边界条件    for i in range(m + 1):        dp[i][0] = i  # word1前i个字符转换为空字符串需要i次删除操作    for j in range(n + 1):        dp[0][j] = j  # 空字符串转换为word2前j个字符需要j次插入操作    # 填充DP表    for i in range(1, m + 1):        for j in range(1, n + 1):            if word1[i - 1] == word2[j - 1]:                # 字符相同,不需要操作,继承前一状态的值                dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1]            else:                # 字符不同,取插入、删除、替换三种操作的最小值加1                dp[i][j] = 1 + min(                    dp[i][j - 1],      # 插入操作                    dp[i - 1][j],      # 删除操作                      dp[i - 1][j - 1]   # 替换操作                )    return dp[m][n]class TestMinDistance(unittest.TestCase):    """测试编辑距离算法"""    def test_leetcode_examples(self):        """测试LeetCode官方示例"""        # 示例1: horse -> ros        self.assertEqual(minDistance("horse", "ros"), 3)        # 示例2: intention -> execution        self.assertEqual(minDistance("intention", "execution"), 5)    def test_empty_strings(self):        """测试空字符串"""        self.assertEqual(minDistance("", ""), 0)  # 两个空字符串        self.assertEqual(minDistance("", "abc"), 3)  # word1为空,需要插入3个字符        self.assertEqual(minDistance("abc", ""), 3)  # word2为空,需要删除3个字符    def test_identical_strings(self):        """测试相同字符串"""        self.assertEqual(minDistance("abc", "abc"), 0)  # 完全相同,无需操作        self.assertEqual(minDistance("", ""), 0)  # 两个空字符串        self.assertEqual(minDistance("hello", "hello"), 0)  # 相同非空字符串    def test_single_character_changes(self):        """测试单字符变化"""        self.assertEqual(minDistance("a", "b"), 1)  # 替换操作        self.assertEqual(minDistance("a", "ab"), 1)  # 插入操作        self.assertEqual(minDistance("ab", "a"), 1)  # 删除操作    def test_complete_transformation(self):        """测试完全转换"""        self.assertEqual(minDistance("abc", "def"), 3)  # 全部替换        self.assertEqual(minDistance("abc", "abcdef"), 3)  # 插入3个字符        self.assertEqual(minDistance("abcdef", "abc"), 3)  # 删除3个字符    def test_dna_sequence_examples(self):        """测试DNA序列示例(生物信息学应用)"""        # DNA序列编辑距离测试[6,7,8](@ref)        self.assertEqual(minDistance("AGT", "AGCT"), 1)  # 插入一个碱基        self.assertEqual(minDistance("A", "T"), 1)  # 替换一个碱基        self.assertEqual(minDistance("GGGG", "TTTT"), 4)  # 替换所有碱基    def test_complex_scenarios(self):        """测试复杂场景"""        # 需要混合操作的情况        self.assertEqual(minDistance("kitten", "sitting"), 3)  # 经典示例        self.assertEqual(minDistance("saturday", "sunday"), 3)  # 另一个经典示例        # 包含特殊字符        self.assertEqual(minDistance("a!b@c", "!@c"), 2)  # 删除操作    def test_algorithm_correctness(self):        """验证算法正确性(多种情况对比)"""        test_cases = [            # (word1, word2, expected, description)            ("horse", "ros", 3, "LeetCode示例1"),            ("intention", "execution", 5, "LeetCode示例2"),            ("", "", 0, "两个空字符串"),            ("abc", "abc", 0, "相同字符串"),            ("a", "b", 1, "单字符替换"),            ("kitten", "sitting", 3, "经典示例"),            ("AGT", "AGCT", 1, "DNA序列插入"),        ]        for word1, word2, expected, description in test_cases:            with self.subTest(word1=word1, word2=word2, description=description):                actual = minDistance(word1, word2)                self.assertEqual(actual, expected)class TestMinDistanceEdgeCases(unittest.TestCase):    """测试边界情况"""    def test_unicode_characters(self):        """测试Unicode字符"""        self.assertEqual(minDistance("中文", "中文"), 0)  # 中文字符相同        self.assertEqual(minDistance("a", "中"), 1)  # 中英文字符替换    def test_long_strings(self):        """测试较长字符串"""        # 创建较长的重复模式字符串        word1 = "abc" * 10  # "abcabcabc..."        word2 = "ac" * 15   # "acacacac..."        # 测试算法能否处理较长输入        result = minDistance(word1, word2)        self.assertTrue(result >= 0)  # 结果应为非负整数    def test_special_characters(self):        """测试特殊字符"""        self.assertEqual(minDistance("a!b@c#", "!@#"), 3)  # 特殊字符处理        self.assertEqual(minDistance("a*b+c", "x*y+z"), 5)  # 运算符字符def run_comprehensive_test_suite():    """运行全面测试并生成详细报告"""    # 创建测试加载器    loader = unittest.TestLoader()    # 创建测试套件    suite = unittest.TestSuite()    suite.addTests(loader.loadTestsFromTestCase(TestMinDistance))    suite.addTests(loader.loadTestsFromTestCase(TestMinDistanceEdgeCases))    # 运行测试    runner = unittest.TextTestRunner(verbosity=2)    result = runner.run(suite)    # 生成测试报告    print("\n" + "="*60)    print("编辑距离算法测试报告")    print("="*60)    print(f"运行测试数: {result.testsRun}")    print(f"失败数: {len(result.failures)}")    print(f"错误数: {len(result.errors)}")    if result.wasSuccessful():        print("🎉 所有测试通过!算法实现正确。")        # 显示关键测试用例验证        print("\n关键测试用例验证:")        key_test_cases = [            ("horse", "ros", 3, "LeetCode示例1"),            ("intention", "execution", 5, "LeetCode示例2"),            ("", "", 0, "空字符串处理"),            ("abc", "abc", 0, "相同字符串"),            ("kitten", "sitting", 3, "经典示例"),        ]        for word1, word2, expected, description in key_test_cases:            actual = minDistance(word1, word2)            status = "✅" if actual == expected else "❌"            print(f"{description:15} | 输入: '{word1}' -> '{word2}'")            print(f"{'':15} | 输出: {actual} (期望: {expected}) {status}")            print("-" * 50)    else:        print("❌ 有测试失败,请检查算法实现。")        # 输出失败详情        for test, traceback in result.failures + result.errors:            print(f"\n失败测试: {test}")            print(f"错误信息:\n{traceback}")    return result.wasSuccessful()if __name__ == '__main__':    # 运行全面测试    success = run_comprehensive_test_suite()    # 退出代码    exit(0 if success else 1)

测试说明

测试覆盖范围

这个测试脚本全面覆盖了编辑距离算法的各种场景:

  1. 基础功能测试:

    • LeetCode官方示例验证

    • 空字符串处理

    • 相同字符串测试

  2. 边界条件测试:

    • 单字符变化测试

    • 完全转换场景

    • DNA序列应用测试

  3. 算法正确性测试:

    • 复杂场景验证

    • Unicode字符处理

    • 特殊字符测试

运行方式

# 方式1:直接运行测试脚本python test_min_distance.py# 方式2:运行特定测试类python -m unittest test_min_distance.TestMinDistance# 方式3:运行单个测试方法python -m unittest test_min_distance.TestMinDistance.test_leetcode_examples# 方式4:详细模式运行python -m unittest test_min_distance.py -v

测试设计特点

  1. 子测试支持:使用subTest进行参数化测试,避免一个失败导致整个测试类停止

  2. 详细报告:运行后生成清晰的测试摘要和关键用例验证

  3. DNA序列专项测试:包含生物信息学领域的应用测试

算法核心验证

测试特别关注动态规划算法的正确性:

  • DP表初始化:验证边界条件的正确初始化

  • 状态转移:确保字符匹配和不匹配时的正确处理

  • 三种操作验证:插入、删除、替换操作的正确计算

这个测试套件可以确保您的minDistance函数在各种情况下都能正确工作,是代码质量的可靠保障

实践出真知,多敲代码,多复盘

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