给出两个字符串A B,求A与B的最长公共子序列(子序列不要求是连续的)。 比如两个串为: abcicba abdkscab ab是两个串的子序列,abc也是,abca也是,其中abca是这两个字符

本博客探讨如何找到两个非连续子序列的最大公共长度。思路包括穷举法和动态规划,通过比较不同情况来确定最长公共子序列。动态规划公式包括:当子串长度为0时,公共长度为0;当当前字符相同,长度加一;当字符不同时,取最大公共长度。

思路:该题求连个子串的公共长度,不要求子串一定连续。子串长度有两种情况,第一种,其中任意一个子串的长度为0,那公共长度就一定为0   第二种,就是子串长度不为0,在子串长度不为0 的情况下又有2种情况,子串长度相等,子串长度不相等。   可用穷举法求解或动态规划法求解。 设第一字符串为A,第二个字符串为B,公共子串为C,i为A的下标j为B的下标

可以得到下列公式:

当其中有一个子串长度为0时                                                                                                                  i==0||j==0   c[i,j]=0;

当Ai==Bj时,跳过该字符,两个字符串当前位置同时后移,比较后面的字符                                c[i,j]=c[i-1,j-1]+1;

当Ai!=Bj时,分两个情况讨论:

第一种情况:i的位置固定不动,遍历j,找到i对应的字符串中与当前位置相同的元素

第二种情况:遍历i,找到j对应的字符串中与当前位置相同的元素,j的位置固定不动

然后对这两种情况进行比较,得到最大值,存入用来存储子串的数组中                                    c[i,j]=Math.Max((c[i,j-1]),(c[i-1,j]))

得到所有元素之后,就需要以字符串的形式输出,因为是子串,所以子串中的值无论在哪一个字符串中都存在,当i,j对应的位置一样时,然后把需要的值赋给要输出的字符串,

若对应的位置不一样就根据数组C通过字符串找到子串中的元素,然后赋值给要输出的字符串。

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动态规划是一种常用的算法设计技术,常用于优化问题,如寻找两个字符串最长公共子序列(Longest Common Subsequence, LCS)。LCS是指在考虑字符顺序的情况下,两个字符串中都出现过的最长连续字符序列。 要使用动态规划解这个问题,你可以创建一个二维数组`dp`,其中`dp[i][j]`表示字符串`a`的前`i`个字符字符串`b`的前`j`个字符最长公共子序列的长度。下面是算法的主要步骤: 1. 初始化:当`i=0`或`j=0`时,`dp[i][j]=0`,因为至少有一个字符串为空,所以没有共同子序列。 2. 动态计算:对于`a[i]`和`b[j]`,如果它们相等(即`a[i] == b[j]`),则`dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1`,表示当前字符也出现在最长公共子序列中,长度加一。否则,`dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])`,选择忽略当前字符或者跳过当前字符后找到的最大子序列长度。 3. 最终答案:`dp[m][n]`就是所最长公共子序列的长度,其中`m`和`n`分别是`a`和`b`的长度。 以下是一个简单的C++实现: ```cpp #include <vector> using namespace std; int lcs(string a, string b) { int m = a.size(); int n = b.size(); vector<vector<int>> dp(m+1, vector<int>(n+1, 0)); for (int i = 1; i <= m; ++i) { for (int j = 1; j <= n; ++j) { if (a[i-1] == b[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]; } string longestCommonSubseq(string a, string b, int length) { // 根据长度回溯构建最长公共子序列 string result; int i = a.size(), j = b.size(); while (length > 0 && i > 0 && j > 0) { if (a[i-1] == b[j-1]) { result += a[i-1]; i--; j--; length--; } else if (dp[i-1][j] > dp[i][j-1]) { i--; } else { j--; } } reverse(result.begin(), result.end()); return result; } int main() { string a = "ABCDGH"; string b = "AEDFHR"; cout << "Length of LCS: " << lcs(a, b) << endl; cout << "Longest common subsequence: " << longestCommonSubseq(a, b, lcs(a, b)) << endl; return 0; } ```
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