Common Subsequence(hdu1159(LCS))

本文介绍了一种解决最长公共子序列问题的经典动态规划方法,并通过一个C++示例程序详细展示了如何找出两个字符串之间的最大长度公共子序列。
/*http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1159


Common Subsequence


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Problem Description
A subsequence of a given sequence is the given sequence with some elements (possible none) left out. Given a sequence X = <x1, x2, ..., xm> another sequence Z = <z1, z2, ..., zk> is a subsequence of X if there exists a strictly increasing sequence <i1, i2, ..., ik> of indices of X such that for all j = 1,2,...,k, xij = zj. For example, Z = <a, b, f, c> is a subsequence of X = <a, b, c, f, b, c> with index sequence <1, 2, 4, 6>. Given two sequences X and Y the problem is to find the length of the maximum-length common subsequence of X and Y. 
The program input is from a text file. Each data set in the file contains two strings representing the given sequences. The sequences are separated by any number of white spaces. The input data are correct. For each set of data the program prints on the standard output the length of the maximum-length common subsequence from the beginning of a separate line. 
 


Sample Input
abcfbc abfcab
programming contest 
abcd mnp
 


Sample Output
4
2
0
 


Source
Southeastern Europe 2003
 


Recommend
Ignatius
解析:
思路及题意:
求最长公共序列长度:
dp[i][j]表示 s1前i个字符和s2前j个字符含有最长的公共序列长度
if(s1[i-1]==s2[j-1])
dp[i][j]=dp[1-i][1-j]+_1;
else
dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i][j-1]);
Accepted 4216 KB 78 ms C++ 580 B
*/
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<algorithm>
#include <iostream>
using namespace std;
const int maxn=1000+10;
int dp[maxn][maxn];
char s1[maxn],s2[maxn];
int max(int a,int b)
{
	return a>b? a:b;
}
int main()
{ int i,j;
while(scanf("%s",s1)!=EOF)
{
	scanf("%s",s2);
	memset(dp,0,sizeof(dp));
	int  n=strlen(s1);
	int m=strlen(s2);
	for(i=1;i<=n;i++)
	  for(j=1;j<=m;j++)
	  {
	  	if(s1[i-1]==s2[j-1])
	  	dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+1;
	  	else if(dp[i-1][j]>dp[i][j-1])
	  	dp[i][j]=dp[i-1][j];
	  	else
	  	dp[i][j]=dp[i][j-1];
	  }
	printf("%d\n",dp[n][m]);
}
return 0;
}


在Python中,可以使用动态规划方法来解决最长公共子序列(Longest Common SubsequenceLCS)问题。下面是基本的步骤: 1. 定义问题:给定两个字符串 `str1` 和 `str2`,找到它们共享的最长子序列的长度。 2. 创建动态规划矩阵:创建一个二维数组 `dp`,其中 `dp[i][j]` 表示 `str1` 的前 `i` 个字符和 `str2` 的前 `j` 个字符之间的最长公共子序列的长度。 3. 初始化矩阵:如果 `i=0` 或者 `j=0`,则它们的最长公共子序列就是它们自身,所以 `dp[i][j] = 0`。 4. 动态填充矩阵:对于 `dp[i][j]`(`i>0`, `j>0`),有两种情况: - 如果 `str1[i-1] == str2[j-1]`,说明当前字符匹配,最长公共子序列长度加一,即 `dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1`。 - 否则,即 `str1[i-1] != str2[j-1]`,我们选择不包含当前字符的最长公共子序列,取 `dp[i-1][j]` 和 `dp[i][j-1]` 中的最大值,即 `dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])`。 5. 最终结果:当遍历完整个矩阵后,`dp[len(str1)][len(str2)]` 就是所求的最长公共子序列的长度。 以下是 Python 代码实现的例子: ```python def lcs_length(str1, str2): m, n = len(str1), len(str2) dp = [[0] * (n+1) for _ in range(m+1)] for i in range(1, m+1): for j in range(1, n+1): if str1[i-1] == str2[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] # 测试示例 str1 = "ABCDGH" str2 = "AEDFHR" print("Length of LCS is:", lcs_length(str1, str2)) ```
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