给定两个字符串a，b，以及从a到b的一个编辑路径p，求出在编辑路径p上：

编辑路径p指的是从字符串a通过一系列的插入、删除和替换操作转化为字符串b的过程。如果在编辑路径p上，我们需要找到以下信息：

1. 执行了多少次插入操作；
2. 执行了多少次删除操作；
3. 执行了多少次替换操作；
4. 编辑路径p的长度是多少。

要求这些信息，可以按照编辑路径p上的操作依次遍历，记录每一次操作的类型，并统计其出现的次数。具体来说：

1. 执行插入操作的类型为（i, j, c），表示在字符串a的第i个位置后插入字符c，j表示插入后字符串a的下一个位置；
2. 执行删除操作的类型为（i, j），表示删除字符串a的第i个位置的字符，j表示删除后字符串a的下一个位置；
3. 执行替换操作的类型为（i, j, c），表示将字符串a的第i个位置的字符替换为c，j表示替换后字符串a的下一个位置。

遍历编辑路径p，记录每个操作的类型和出现次数即可得到上述信息。编辑路径p的长度则等于路径上所有操作的数量之和。

相关问题

本题目要求针对给定的字符串，按照哈夫曼编码原理对其进行编码（即：转换为01串），并输出其对应的哈夫曼编码。注：字符串中的字符按照ascii码给定序号，如vggba这个字符串中的字符序号分别为43321；构建哈夫曼树时则按照序号顺序排列字符，如权值最小的两个字符为a和b，而不是b和a。

哈夫曼编码是一种将字符转换为01串的编码方式，它利用字符出现的频率来构建一棵二叉树，使得出现频率高的字符对应的编码较短，出现频率低的字符对应的编码较长。在编码时，将字符对应的叶子节点从根节点开始遍历，每经过一个左子树就添加一个，每经过一个右子树就添加一个1，最终得到的01串就是该字符的哈夫曼编码。

对于给定的字符串，我们可以先统计每个字符出现的频率，然后按照频率从小到大构建哈夫曼树。具体步骤如下：

1. 统计每个字符出现的频率，可以使用一个数组来记录每个字符出现的次数。

2. 将每个字符及其频率作为一个节点，构建一个森林。

3. 从森林中选取两个权值最小的节点，将它们合并为一个新节点，并将新节点插入森林中。

4. 重复步骤3，直到森林中只剩下一个节点，即为哈夫曼树的根节点。

5. 对于每个字符，从根节点开始遍历哈夫曼树，记录经过的路径，即为该字符的哈夫曼编码。

最终输出每个字符及其对应的哈夫曼编码即可。

需要注意的是，在构建哈夫曼树时，要按照字符的ascii码给定序号来排序，而不是按照字符本身的顺序。

任务描述 :一张地图包括n个城市，假设城市间有m条路径（有向图），每条路径的长度已知。给定地图的一个起点城市和终点城市，利用Dijsktra算法求出起点到终点之间的最短路径。编程要求 输入 多组数据，每组数据有m+3行。第一行为两个整数n和m，分别代表城市个数n和路径条数m。第二行有n个字符，代表每个城市的名字。第三行到第m+2行每行有两个字符a和b和一个整数d，代表从城市a到城市b有一条距离为d的路。最后一行为两个字符，代表待求最短路径的城市起点和终点。当n和m都等于0时，输入结束。 输出 每组数据输出两行。第一行为一个整数，为从起点到终点之间最短路的长度。第二行为一串字符串，代表该路径。每两个字符之间用空格隔开。 测试说明 平台会对你编写的代码进行测试： 测试输入： 3 3 A B C A B 1 B C 1 A C 3 A C 6 8 A B C D E F A F 100 A E 30 A C 10 B C 5 C D 50 E D 20 E F 60 D F 10 A F 0 0 预期输出： 2 A B C 60 A E D F

以下是使用 Python 实现的代码：

import heapq

while True:
    n, m = map(int, input().split())
    if n == m == 0:
        break
    
    city_names = input().split()
    name_to_index = {name: i for i, name in enumerate(city_names)}
    
    edges = [[] for _ in range(n)]
    for _ in range(m):
        a, b, d = input().split()
        a_index, b_index = name_to_index[a], name_to_index[b]
        edges[a_index].append((b_index, int(d)))
    
    start, end = input().split()
    start_index, end_index = name_to_index[start], name_to_index[end]
    
    # 使用 Dijkstra 算法求最短路径
    distance = [float('inf')] * n
    distance[start_index] = 0
    prev = [-1] * n
    pq = [(0, start_index)]
    while pq:
        d, u = heapq.heappop(pq)
        if d > distance[u]:
            continue
        for v, w in edges[u]:
            if distance[u] + w < distance[v]:
                distance[v] = distance[u] + w
                prev[v] = u
                heapq.heappush(pq, (distance[v], v))
    
    # 输出结果
    print(distance[end_index])
    path = []
    u = end_index
    while u != -1:
        path.append(city_names[u])
        u = prev[u]
    print(' '.join(path[::-1]))

在这个实现中，我们使用了 Python 的 heapq 模块来实现优先队列（堆）。其余部分的实现与上一篇回答类似。