LeetCode-1143. 最长公共子序列

本文解析LeetCode题目1143,探讨如何使用动态规划解决字符串最长公共子序列问题,介绍了两种方法:标准二维数组和空间优化后的版本,并提供了C++代码实现及执行分析。

LeetCode-1143. 最长公共子序列

难度:中等

给定两个字符串 text1 和 text2,返回这两个字符串的最长 公共子序列 的长度。如果不存在 公共子序列 ,返回 0 。

一个字符串的 子序列 是指这样一个新的字符串:它是由原字符串在不改变字符的相对顺序的情况下删除某些字符(也可以不删除任何字符)后组成的新字符串。

例如,“ace” 是 “abcde” 的子序列,但 “aec” 不是 “abcde” 的子序列。
两个字符串的 公共子序列 是这两个字符串所共同拥有的子序列。

示例 1:
输入:text1 = “abcde”, text2 = “ace”
输出:3
解释:最长公共子序列是 “ace” ,它的长度为 3 。

class Solution {
public:
    int longestCommonSubsequence(string text1, string text2) {
        int m,n;
        m = text1.size();
        n = text2.size();
        
        int i,j;
        //vector<vector<int>> v(m+1,vector<int>(n+1));
        //v[i][j]表示s1前i个字符串和s2前j个字符串的最长公共子串
        //优化空间

        vector<vector<int>> v(2,vector<int>(n+1));
        for(i=0;i<=1;i++){
            v[i][0] = 0;
        }
        for(j=0;j<=n;j++){
            v[0][j] = 0;
        }
        
        for(i=1;i<=m;i++){
            for(j=1;j<=n;j++){
                if(text1[i-1] == text2[j-1]){
                    if(i%2)
                        v[1][j] = v[0][j-1]+1;
                    else
                        v[0][j] = v[1][j-1]+1;
                }
                else{
                    if(i%2)
                        v[1][j] = max(v[0][j],v[1][j-1]);
                    else    
                        v[0][j] = max(v[1][j],v[0][j-1]);
                }
            }
        }
        return max(v[0][n],v[1][n]);
    }
};

执行结果:
通过

执行用时:
16 ms, 在所有C++提交中击败了90.64%的用户

内存消耗:
6.2 MB, 在所有 C++ 提交中击败了99.34%的用户
通过测试用例:
44 / 44

额外打印出路径版

额外打印出公共子序列
class Solution {
public:
    int longestCommonSubsequence(string text1, string text2) {
        int m,n;
        m = text1.size();
        n = text2.size();
        int i,j;
        vector<vector<int>> v(m+1,vector<int>(n+1));
        vector<vector<int>> pai(m+1,vector<int>(n+1));
        //v[i][j]表示s1前i个字符串和s2前j个字符串的最长公共子串
        for(i=0;i<=m;i++){
            v[i][0] = 0;
        }
        for(j=0;j<=n;j++){
            v[0][j] = 0;
        }
        
        for(i=1;i<=m;i++){
            for(j=1;j<=n;j++){
                if(text1[i-1] == text2[j-1]){
                    v[i][j] = v[i-1][j-1]+1;
                    pai[i][j] = 3;
                }
                else{
                    v[i][j] = max(v[i-1][j],v[i][j-1]);
                    if(v[i][j] == v[i-1][j]){
                        pai[i][j] = 1;
                    }
                    else{
                        pai[i][j] = 2;
                    }
                }
            }
        }
        int len = v[m][n];
        string s(len);
        i = m,j = n;
        while(i>0 && j>0){
            if(pai[i][j] == 1){
                i--;
            }
            else if(pai[i][j] == 2){
                j--;
            }
            else{
                s[--len] = text1[i-1];
                i--;
                j--;
            }
        }
        cout<<s.c_str()<<endl;
        return v[m][n];
    }
};
### 题目描述 给定两个字符串 `text1` `text2`,返回两个字符串最长公共子序列长度。如果不存在公共子序列,返回 0。一个字符串的子序列是指由原字符串在不改变字符的相对顺序的情况下删除某些字符(也可以不删除任何字符)后组成的新字符串两个字符串的公共子序列是这两个字符串所共同拥有的子序列。例如,输入 `text1 = “abcde”`,`text2 = “ace”`,输出为 3,因为最长公共子序列是 “ace”,它的长度为 3[^1][^4]。 ### 解题思路 - **状态定义**:`dp[i][j]` 中 `i` 表示字符串 1 的前 `i` 个字符,`j` 表示字符串 2 的前 `j` 个字符,`dp[i][j]` 表示 `s1[0…i]` `s2[0…j]` 的最长公共子序列。`dp` 数组大小为 `(len1 + 1) * (len2 + 1)`,其中 `len1` `len2` 分别是两个字符串长度[^1]。 - **状态转移方程**: - 若 `s1[i - 1] == s2[j - 1]`,则该字符需要添加到最长公共子序列中,`dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1`。 - 若 `s1[i - 1] != s2[j - 1]`,则 `dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1])`[^1][^3][^5]。 - **初始化**:`dp[0][j]` `dp[i][0]` 都表示空字符串字符串 `s` 的公共序列,长度设置为 0[^1]。 - **输出**:`dp[len1][len2]` 即为两个字符串最长公共子序列长度[^1][^3][^5]。 ### 代码实现 #### C++ 实现 ```cpp class Solution { public: int longestCommonSubsequence(string text1, string text2) { int len1 = text1.size(); int len2 = text2.size(); if(len1 == 0 || len2 == 0) return 0; int dp[len1 + 1][len2 + 1]; memset(dp, 0, sizeof(dp)); for(int i = 1; i <= len1; i++){ for(int j = 1; j <= len2; j++){ if(text1[i - 1] == text2[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[len1][len2]; } }; ``` #### Java 实现 ```java import java.util.Arrays; class Solution { public int longestCommonSubsequence(String text1, String text2) { int rows = text1.length() + 1; int cols = text2.length() + 1; int[][] dp = new int[rows][cols]; for (int i = 1; i < rows; i++) { for (int j = 1; j < cols; j++) { if (text1.charAt(i - 1) == text2.charAt(j - 1)) { dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1; } else { dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]); } } } return dp[rows - 1][cols - 1]; } } ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

长不大的程序员

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值