LCS vs. Minimum Edit Distance

核心差異總覽 (Core Differences)

特性	最長公共子序列 (LCS)	Minimum Edit Distance
目的	找出 $S_1$ 與 $S_2$ 的最長共同子序列	將 $S_1$ 轉換為 $S_2$
提問	我們有多像？	變成相同要多少工？
目標	最大化共同長度	最小化操作成本
關鍵操作	匹配、跳過	匹配、插入、刪除、替換
公式核心	`max()`	`min()`

1. 最長公共子序列 (LCS)

A. 問題定義

給定兩序列 $X=\langle x_1,\dots,x_m\rangle$ 與 $Y=\langle y_1,\dots,y_n\rangle$，找 $X$ 與 $Y$ 的最長共同子序列。

子序列：刪除若干元素且不改變相對順序所得，如 “ace” 為 “abcde” 之子序列，“aec” 不是。

B. 結構、狀態與轉移

1. 最優解的結構 (Optimal Substructure)

這是推導 DP 公式最關鍵的一步。我們想找出 $X_m$ ( $X$ 的所有字元) 和 $Y_n$ ( $Y$ 的所有字元) 之間的 LCS，我們只需要比較最後一個字元：$x_m$ 和 $y_n$。

Case 1: $x_m = y_n$ (最後一個字元相同)
- 結論： 這個字元 ($x_m = y_n$) 必定是 LCS 的最後一個字元。我們剩下的任務就是去找出 $X$ 的前面 $m-1$ 個字元 ($X_{m-1}$) 和 $Y$ 的前面 $n-1$ 個字元 ($Y_{n-1}$) 之間的 LCS。
- LCS($X_m, Y_n$) = LCS($X_{m-1}, Y_{n-1}$) + $x_m$
Case 2: $x_m \ne y_n$ (最後一個字元不同)
- 結論： $x_m$ 和 $y_n$ 不可能同時是 LCS 的最後一個字元。LCS 必定藏在以下兩種可能之中：
  1. LCS($X_{m-1}, Y_n$) (把 $x_m$ 丟掉)
  2. LCS($X_m, Y_{n-1}$) (把 $y_n$ 丟掉)
- 我們取兩者中較長 (Max) 的那個。
- LCS($X_m, Y_n$) = Max( LCS($X_{m-1}, Y_n$), LCS($X_m, Y_{n-1}$) )

2. 狀態與轉移方程

基於上述結構，我們定義狀態並建立遞迴解：

狀態： c[i, j] 為 $X$ 前 $i$ 與 $Y$ 前 $j$ 的 LCS 長度。

轉移：

\[c[i,j]= \begin{cases} 0 & i=0 \text{ 或 } j=0\\ c[i-1,j-1]+1 & X_i=Y_j \text{ (對應 Case 1)}\\ \max{(c[i-1,j],c[i,j-1])} & X_i\ne Y_j \text{ (對應 Case 2)} \end{cases}\]

邊界： $c[i,0]=0,c[0,j]=0$。

C. 演算法 (Bottom-Up)

如果直接用遞迴公式，會因為「重疊子問題」導致效率極低。因此我們用 DP (Bottom-Up)，開一個 c[0..m, 0..n] 表格，從 c[0, 0] 開始，一格一格把答案算出來，直到 c[m, n]。

LCS-LENGTH 產生 c（長度）與 b（方向）自上而下、左到右填表。

D. 範例

口訣：一樣斜上，大看上，小看左，記得要加 1。

$X=\langle A,B,C,B,D,A,B\rangle;(m=7)$

$Y=\langle B,D,C,A,B,A\rangle;(n=6)$

最終長度：c[7,6]=4；其中一個 LCS：“BCBA”。

E. 回溯 (Reconstruction)

c 表格只告訴我們「長度」，b 表格 (存箭頭 ↖, ↑, ←) 才是用來回溯找出「LCS 到底長怎樣」的。PRINT-LCS 自右下 b[m,n] 依箭頭回溯。

如果箭頭是 ↖：代表 $X_i$ 是一個匹配，它是 LCS 的一部分。我們把它印出來 (或記錄下來)，然後跳到 b[i-1, j-1] 繼續找。
如果箭頭是 ↑：代表 $X_i$ 被跳過了。我們不印東西，跳到 b[i-1, j] 繼續找。
如果箭頭是 ←：代表 $Y_j$ 被跳過了。我們不印東西，跳到 b[i, j-1] 繼續找。
直到 i=0 或 j=0 為止。

F. 複雜度分析 (Complexity)

時間複雜度 (Time):
- LCS-LENGTH 演算法的核心是兩個 for 迴圈 (一個 i 從 1 到 $m$，一個 j 從 1 到 $n$)。
- 迴圈中的每一步（填 c[i, j] 和 b[i, j]）都只花了 $O(1)$ 常數時間。
- 總時間複雜度：$\Theta(mn)$
空間複雜度 (Space):
- 我們需要儲存 c 表格 (大小 $(m+1) \times (n+1)$) 和 b 表格 (大小 $m \times n$)。
- 總空間複雜度：$\Theta(mn)$
- (優化：如果「不」需要 b 表格來回溯，只要求「長度」，空間可以優化到 $\Theta(\min(m, n))$ )
回溯時間 (Reconstruction Time):
- PRINT-LCS 函式從 (m, n) 開始，每一步遞迴 i 或 j (或兩者) 都會減 1。
- 路徑的總長度最多是 $m + n$。
- 回溯時間複雜度：$O(m+n)$

2. Minimum Edit Distance

A. 定義

給定 $S_1$（長度 $m$）與 $S_2$（長度 $n$），求將 $S_1$ 轉換為 $S_2$ 的最小操作數。允許操作成本皆為 $1$：Insert、Delete、Replace。

B. 狀態與轉移

狀態： dp[i, j] 為將 $S_1[1..i]$ 轉為 $S_2[1..j]$ 的最小成本。

轉移：

\[dp[i, j] = \min \begin{cases} dp[i-1, j] + 1 & \text{(刪除 $S_1[i]$)} \\ dp[i, j-1] + 1 & \text{(插入 $S_2[j]$)} \\ dp[i-1, j-1] + \text{cost} & \text{(匹配/替換)} \end{cases}\]

其中 $\text{cost}=0$ 若 $S_1[i]=S_2[j]$，否則 $\text{cost}=1$。

邊界： $dp[0,0]=0,;dp[i,0]=i,;dp[0,j]=j$。

C. 演算法

建立 dp[0..m,0..n]。
填第一列與第一行。
雙迴圈計算三方向成本取最小。
回傳 dp[m,n]。

程式碼片段

EDIT-DISTANCE(S1, S2)
  m = length(S1)
  n = length(S2)
  let dp[0..m, 0..n] be a new table

  // 1. Initialize Base Cases (Boundaries)
  for i = 0 to m
    dp[i, 0] = i  // Deletion cost
  for j = 1 to n
    dp[0, j] = j  // Insertion cost

  // 2. Fill the table
  for i = 1 to m
    for j = 1 to n
      // Calculate substitution/match cost
      if S1[i] == S2[j]
        sub_cost = 0
      else
        sub_cost = 1
        
      // 3. Calculate costs from three directions
      cost_del = dp[i - 1, j] + 1
      cost_ins = dp[i, j - 1] + 1
      cost_match_replace = dp[i - 1, j - 1] + sub_cost
      
      // 4. Take the minimum
      dp[i, j] = min(cost_del, cost_ins, cost_match_replace)持ㄕ

  // 5. Return final cost
  return dp[m, n]

D. 範例

$S_1=\text{"SAT"}$, $S_2=\text{"CAT"}$

      j   0 ("")     1 ("C")      2 ("A")     3 ("T")
i
0 ("")  ( 0, - )     ( 1, ← )     ( 2, ← )     ( 3, ← )
1 ("S") ( 1, ↑ )     ( 1, ↖ )     ( 2, ← )     ( 3, ← )
2 ("A") ( 2, ↑ )     ( 2, ↑ )     ( 1, ↖ )     ( 2, ← )
3 ("T") ( 3, ↑ )     ( 3, ↑ )     ( 2, ↑ )     ( 1, ↖ )

最終答案：dp[3,3]=1。

E. 回溯 (Reconstruction)

dp 表格和箭頭不僅能給出最小成本，還能回溯出具體的操作步驟。

從 $dp[m, n]$ (右下角) 開始，跟隨箭頭回溯到 $dp[0, 0]$ (左上角)：

↖ (來自左上)：
- 如果 cost = 0 (即 $S_1[i] = S_2[j]$)，代表 匹配 (Match)。
- 如果 cost = 1 (即 $S_1[i] \ne S_2[j]$)，代表 替換 (Replace)。
↑ (來自上面)：代表 刪除 (Delete) $S_1[i]$。
← (來自左邊)：代表 插入 (Insert) $S_2[j]$。

範例 “SAT” $\to$ “CAT” 回溯：

dp[3, 3] (1, ↖)：來自 dp[2, 2]，‘T’ == ‘T’，匹配 ‘T’。
dp[2, 2] (1, ↖)：來自 dp[1, 1]，‘A’ == ‘A’，匹配 ‘A’。
dp[1, 1] (1, ↖)：來自 dp[0, 0]，‘S’ != ‘C’，替換 ‘S’ $\to$ ‘C’。
dp[0, 0]：到達起點，結束。

總操作： 1 次「替換」。

F. 複雜度分析 (Complexity)

時間複雜度 (Time):
- 演算法的核心是兩個 for 迴圈 ( $i$ from 1 to $m$, $j$ from 1 to $n$)。
- 在迴圈中，我們只執行 $O(1)$ 的常數時間操作 (三次查表、一次 min 運算)。
- 總時間複雜度：$\Theta(mn)$
空間複雜度 (Space):
- 我們需要儲存 dp 表格，其大小為 $(m+1) \times (n+1)$。
- 總空間複雜度：$\Theta(mn)$
- (優化：如果只要求「最小成本」而不需回溯「操作路徑」，空間可以優化到 $\Theta(\min(m, n))$，因為計算第 $i$ 列時，我們只需要第 $i-1$ 列的資訊。)
回溯時間 (Reconstruction Time):
- 回溯是從 (m, n) 走回 (0, 0)。
- 每一步 $i$ 或 $j$ (或兩者) 都會減 1。
- 路徑的總長度最多是 $m + n$。
- 回溯時間複雜度：$O(m+n)$

特性	最長公共子序列 (LCS)	Minimum Edit Distance
目的	找出 \(S_1\) 與 \(S_2\) 的最長共同子序列	將 \(S_1\) 轉換為 \(S_2\)
提問	我們有多像？	變成相同要多少工？
目標	最大化共同長度	最小化操作成本
關鍵操作	匹配、跳過	匹配、插入、刪除、替換
公式核心	`max()`	`min()`