最长公共子序列(LCS)

简单来说,就是求两个字符串的最长公共子序列

这里加上个知识点

子序列:可以不连续,比如a b c d 中的a c d 就是子序列

子串:必须连续

思路:建立一个数组dp[i][j],表示第一个数组从第一个元素到第i个元素,第二个数组从第一个元素到第j个元素,这两个区间的最大公共子序列。

这样,首先把dp[0][j]和dp[i][0]都定义为0,因为第0个位置的最大公共子序列肯定是0吧?

然后就是遍历了,两重遍历,如果相等,取左上角的值加1,不相等,取上方或左方的最大值。

附上代码:

#include <cstdio>  
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <vector>
#include <list>
#include <map>
#include <stack>
#include <queue>
using namespace std;
#define ll long long
int dp[1111][1111];
char a[1111];
char b[1111];
void max()
{
	int na = strlen(a);
	int nb = strlen(b);
	for(int i = 0;i < nb;i++)
		dp[0][i] = 0;
	for(int i = 0;i < na;i++)
		dp[i][0] = 0;
	for(int i = 0;i < na;i++)
		for(int j = 0;j < nb;j++)
			if(b[j] == a[i])
				dp[i+1][j+1] = dp[i][j]+1;
			else
				dp[i+1][j+1] = max(dp[i+1][j],dp[i][j+1]);
	cout << dp[na][nb] <<endl;
}
int main()
{
	while(cin >> a >> b)
		max();
	return 0;
}

### 最长公共子序列算法的C语言实现 最长公共子序列(Longest Common Subsequence, LCS)是一个经典的动态规划问题,用于寻找两个字符串之间的最长公共子序列。以下是基于动态规划方法的一个完整的C语言实现。 #### 动态规划的核心思路 为了求解LCS问题,可以构建一个二维数组`dp[i][j]`表示第一个字符串的前`i`个字符与第二个字符串的前`j`个字符的最大公共子序列长度。状态转移方程如下: - 如果当前字符相等 (`A[i-1] == B[j-1]`),那么 `dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1`。 - 否则取两者较大值:`dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])`[^2]。 下面是具体的代码实现: ```c #include <stdio.h> #include <string.h> void lcs(char* A, char* B, int m, int n) { int dp[m+1][n+1]; // 初始化DP表 for(int i = 0; i <= m; i++) { for(int j = 0; j <= n; j++) { if(i == 0 || j == 0){ dp[i][j] = 0; } else if(A[i-1] == B[j-1]){ dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1; } else{ dp[i][j] = (dp[i-1][j] > dp[i][j-1]) ? dp[i-1][j] : dp[i][j-1]; } } } // 打印LCS长度 printf("The length of the Longest Common Subsequence is %d\n", dp[m][n]); // 构造并打印实际的LCS int index = dp[m][n]; char lcs[index+1]; lcs[index] = '\0'; int i = m, j = n; while(i > 0 && j > 0){ if(A[i-1] == B[j-1]){ lcs[index-1] = A[i-1]; i--; j--; index--; } else if(dp[i-1][j] >= dp[i][j-1]){ i--; } else{ j--; } } printf("The Longest Common Subsequence is: %s\n", lcs); } int main() { char X[] = "AGGTAB"; char Y[] = "GXTXAYB"; int m = strlen(X); int n = strlen(Y); lcs(X, Y, m, n); return 0; } ``` 此程序实现了计算两个字符串之间最长公共子序列的功能,并能够输出其具体内容以及长度。 #### 时间复杂度分析 初始化和填充`dp`数组的过程都需要两层嵌套循环完成,因此总体时间复杂度为O(m * n)[^4],其中m和n分别为输入字符串的长度。 --- ###
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