前言:
接着上一篇关于动态规划解背包问题。今天继续理解一下最长公共子序列和最长公共子串问题。相信可以对动态规划有非常深入的理解。
我也发现动态规划中,我们常常会忽略基步的定义(这里用数学归纳法的归纳基来借指动态规划中的第一行或者第一列)
最长公共子序列
问题: 给定两个字符串,求出它们之间最长的相同子字符串的长度。(不需要连续)
思路:
看不懂的话可以看一个例子:
两个字符串 hello llohe
我们可以做出如下的动规图:
| @ | NULL | l | ll | llo | lloh | llohe |
|---|---|---|---|---|---|---|
| NULL | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| h | ||||||

本文探讨了动态规划在解决最长公共子序列(LCS)和最长公共子串问题上的应用。首先介绍了LCS问题,通过实例和动规图解释算法思路,并提供了相关代码。接着转向最长公共子串,强调了子串需连续的特性,并给出不同的代码实现。文章最后提及对输出实际公共序列的改进方法作为后续补充。
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