最长公共子序列——LCS(c/c++ 伪代码)

算法学习 - 最长公共子序列(LCS)C++实现 最长公共子序列最长公共子序列的问题很简单,就是在两个字符串中找到最长的子序列,这里明确两个含义: 子串:表示连续的一串字符 。 子序列:表示不连续的一串字符。 所以这里要查找的是不连续的最长子序列,动态规划这里为什么要使用动态规划可以说一下,简单来说动态规划是为了降低时间复杂度的一种算法,申请一个额外空间,来保存每一个步骤的结果,最后从这些结果中找到最优的解。这里有个问题就是: 阅读详情

问题定义

  • 子序列
    对于给定序列X=<x1,x2,...,xm>,Z=<z1,z2,...zk>存在一个严格递增的X的下标序列<i1,i2,...,ik>,对所有j=1,2,...,k满足xij=zj 对于给定序列X=<x_1,x_2,...,x_m>,Z=<z_1,z_2,...z_k>\\ 存在一个严格递增的X的下标序列<i_1,i_2,...,i_k>,对所有j=1,2,...,k\\ 满足x_{i_j}=z_j 对于给定序列X=<x1​,x2​,...,xm​>,Z=<z1​,z2​,...zk​>存在一个严格递增的X的下标序列<i1​,i2​,...,ik​>,对所有j=1,2,...,k满足xij​​=zj​
    则称Z为X的子序列

  • 公共子序列

    Z既是X的子序列,也是Y的子序列

  • 问题描述

    给定两个序列
    X=<x1,x2,...,xm>,Y=<y1,y2,...,yn> X=<x_1,x_2,...,x_m>,Y=<y_1,y_2,...,y_n> X=<x1​,x2​,...,xm​>,Y=<y1​,y2​,...,yn​>
    求X和Y的长度最长的公共子序列

应用动态规划算法

1. 刻画最长公共子序列的特征

LCS最优子结构

令X=<x1,x2,...,xm>,Y=<y1,y2,...,yn>X=<x_1,x_2,...,x_m>,Y=<y_1,y_2,...,y_n>X=<x1​,x2​,...,xm​>,Y=<y1​,y2​,...,yn​>为两个序列,Z=<z1,z2,...,zk>Z=<z_1,z_2,...,z_k>Z=<z1​

C++ 动态规划经典案例解析之最长公共子序列(LCS)_窥探递归和动态规划的一致性 动态规划处理字符相关案例中,求最长公共子序列以及求最短编辑距离,算是经典中的经典案例。讲解此类问题的算法在网上一抓应用一大把,即便如此,还是忍不住有写此文的想法。毕竟理解、看懂都不算是真正掌握,唯有瞧出其中玄机,能有自己独有的见解和不一样的感悟方算是把知识学到灵魂深入。好了!闲话少说,进入正题。最长公共子序列很有代表性,分析基于递归和动态规划的实现过程,可以帮助我们理解此类问题,且解决此类问题。 阅读详情

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