HDU 5791 Two (dp求公共子序列个数)

本文介绍了一种最长公共子序列(LCS)问题的变形算法,该算法通过修改传统LCS算法来解决不同序列间匹配计数的问题。当两序列元素相等时,更新动态规划矩阵,增加匹配计数,并考虑到可能的重复计算。通过具体实现代码展示了如何高效地解决这一问题。

最长公共子序列稍微变形一下,

如果 a[i]!=b[j] ,把max(dp[i-1][j],dp[i][j-1])改为累加,并减去重复加了的;

如果 a[i] ==b[j] ,因为是每个相同的子序列都可以计数算作匹配的,所以对于b序列来说,b[j]可以和a序列的dp[i-1][j]每一个匹配得到一个答案,对于a序列来说,a[i]可以和b序列的dp[i][j-1]每一个匹配得到答案。再加上最新形成的一个子序列(最长的)。

dpi,j={dpi,j1+dpi1,jdpi1,j1dpi1,j+dpi,j1+1a[i]b[j]a[i]=b[j]


【代码】

/* ***********************************************
Author        :angon
************************************************ */
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <stack>
#include <vector>
#include <queue>
#include <set>
#include <map>
#include <string>
#include <math.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
using namespace std;
#define REP(i,k,n) for(int i=k;i<n;i++)
#define REPP(i,k,n) for(int i=k;i<=n;i++)
#define scan(d) scanf("%d",&d)
#define scann(n,m) scanf("%d%d",&n,&m)
#define mst(a,k)  memset(a,k,sizeof(a));
#define LL long long
#define maxn 1005
#define mod 1000000007
/*
inline int read()
{
    int s=0;
    char ch=getchar();
    for(; ch<'0'||ch>'9'; ch=getchar());
    for(; ch>='0'&&ch<='9'; ch=getchar())s=s*10+ch-'0';
    return s;
}
inline void print(int x)
{
    if(!x)return;
    print(x/10);
    putchar(x%10+'0');
}
*/

int m,n,a[maxn],b[maxn];
LL dp[maxn][maxn];
int main()
{
    //freopen("in.txt","r",stdin);
    //freopen("out.txt","w",stdout);
    while(~scann(n,m))
    {
        REPP(i,1,n) scan(a[i]);
        REPP(i,1,m) scan(b[i]);
        mst(dp,0);
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            for(int j=1;j<=m;j++)
            {
                dp[i][j] = (dp[i-1][j] + dp[i][j-1] - dp[i-1][j-1]) % mod;
                if(a[i]==b[j])
                    dp[i][j] = (dp[i][j] + dp[i-1][j-1]) % mod + 1;
                dp[i][j]%=mod;
            }
        }
        printf("%I64d\n",(dp[n][m]+mod)%mod);
    }


    return 0;
}


### HDU 1159 最长公共子序列 (LCS) 解题思路 #### 动态规划状态定义 对于两个字符串 `X` 和 `Y`,长度分别为 `n` 和 `m`。设 `dp[i][j]` 表示 `X[0...i-1]` 和 `Y[0...j-1]` 的最长公共子序列的长度。 当比较到第 `i` 个字符和第 `j` 个字符时: - 如果 `X[i-1]==Y[j-1]`,那么这两个字符可以加入之前的 LCS 中,则有 `dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+1`[^3]。 - 否则,如果 `X[i-1]!=Y[j-1]`,那么需要考虑两种情况中的最大值:即舍弃 `X[i-1]` 或者舍弃 `Y[j-1]`,因此取两者较大者作为新的 LCS 长度,即 `dp[i][j]=max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])`。 时间复杂度为 O(n*m),其中 n 是第一个字符串的长度而 m 是第二个字符串的长度。 #### 实现代码 以下是 Python 版本的具体实现方式: ```python def lcs_length(X, Y): # 初始化二维数组用于存储中间结果 m = len(X) n = len(Y) # 创建(m+1)x(n+1)大小的表格来保存子问题的结果 dp = [[0]*(n+1) for _ in range(m+1)] # 填充表项 for i in range(1, m+1): for j in range(1, n+1): if X[i-1] == Y[j-1]: dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1 else: dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) return dp[m][n] # 测试数据输入部分可以根据具体题目调整 if __name__ == "__main__": while True: try: a = input().strip() b = input().strip() result = lcs_length(a,b) print(result) except EOFError: break ``` 此程序会读入多组测试案例直到遇到文件结束符(EOF)。每组案例由两行组成,分别代表要计算其 LCS 的两个字符串。最后输出的是它们之间最长公共子序列的长度。
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