动态规划:最长公共子序列

本文介绍了最长公共子序列问题,它是指给定两个序列X和Y,找到它们的公共子序列中长度最长的一个。解题思路是通过动态规划的方法,建立递推关系,用c[i][j]表示序列Xi和Yj的最长公共子序列的长度。当xm=yn时,zk=xm=yn,否则根据比较xm和yn的值来确定Z与X或Y的对应部分。最后,给出了动态规划的代码实现。

问题描述

一个给定序列的子序列是在该序列中删去若干元素后得到的序列。确切地说,若给定序列X={ x1,x2,,xm}, 则另一序列Z={ z1,z2,,zk}, 是X的子序列是指存在一个严格递增下标序列{ i1,i2,,ik}, 使得对于所有的j = 1, 2, , k有:zj=xij。例如, 序列Z=B,C,D,B是序列X={ A,B,C,B,D,A,B}的子序列, 相应的递增下标序列为{ 2,3,5,7}
给定两个序列X和Y,当另一序列Z即是X的子序列又是Y的子序列时,称Z是序列X和Y的公共子序列。
最长公共子序列问题:给定两个序列X={ x1,x2

提供的引用内容中未提及头歌平台上关于动态规划解决最长公共子序列问题的相关内容。不过,动态规划解决最长公共子序列问题有其自身的原理和方法。 最长公共子序列(Longest Common Subsequence,LCS)问题是指在两个或多个序列中找到一个最长的子序列,该子序列在所有给定序列中都按顺出现,但不一定连续。例如,对于字符串S1为{a,s,d,f,g,h,q,e},S2为{b,s,f,h,q,w,p},它们的最长公共子序列是sfhq,长度为4 [^3]。 动态规划解决该问题的依据是其最优子结构性质,即在两个序列最长公共子序列中,如果最后一个字符相同,则这个相同的字符一定是最长公共子序列的最后一个字符,并且剩余部分也是这两个序列去掉最后一个字符后的最长公共子序列 [^2]。 在编程实现时,通常会定义一个表c[0,...,m][0,...,n],空间复杂度为O(m*n),但实际上表c的信息存在冗余,要获得c[i][j],只需根据c[i - 1][j - 1],c[i][j - 1],c[i - 1][j]中的信息即可,因此可以将空间复杂度优化到O(m)或者O(n) [^4]。 以下是一个使用Python实现动态规划解决最长公共子序列问题的示例代码: ```python def longest_common_subsequence(s1, s2): m = len(s1) n = len(s2) # 创建二维数组来存储子问题的解 dp = [[0] * (n + 1) for _ in range(m + 1)] # 填充dp数组 for i in range(1, m + 1): for j in range(1, n + 1): if s1[i - 1] == s2[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] # 示例 s1 = "abcde" s2 = "ace" print(longest_common_subsequence(s1, s2)) # 输出: 3 ```
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