动态规划--公共子序列

本文详细介绍了如何通过动态规划解决最长公共子序列问题,并提供了一段完整的C++实现代码。文章首先定义了状态转移方程,然后通过具体示例解释了如何根据两个输入字符串求解最长公共子序列。

题目大概:

输入两个字符串,输出其中最长的公共子序列。

思路:

状态:有两个字符串,就要有两个控制状态的变量a[i][j]。第一个字符串的第i个字符,第二个字符串的第j个字符。b[i]是第一个字符串,c[i]是第二个字符串。

子问题:求第一个字符串的第i个字符和第二个字符串的第j个字符是不是相等。

状态转移方程:第一个字符串的第i个字符和第二个字符串的第j个字符有两种情况。

                             1。。当b[i]==c[j]时,就是要求不包含这个两个字符时的最长公共子序列,然后再加一   即a[i][j]=a[i-1][j-1]+1。

                             2。。当不相等的时候,就是求只包含这两个字符中的一个的最长公共子序列,当包含了两个,这个值也不会变。即a[i][j]=max(a[i-1][j],a[i][j-1])。

代码:

#include <iostream>
#include <string>
#include <cmath>
#include <algorithm>
using namespace std;

int main()
{int h[201][201]={0},la,lb;
string a,b;
while(cin>>a>>b)
{
la=a.size();
lb=b.size();
for(int t=1;t<=la;t++)
{for(int j=1;j<=lb;j++)
{if(a[t-1]==b[j-1])h[t][j]=h[t-1][j-1]+1;
else h[t][j]=max(h[t-1][j],h[t][j-1]);
}
}
cout<<h[la][lb]<<endl;
}
return 0;
}

最长公共子序列问题(Longest Common Subsequence,简称LCS)是指在两个序列一个最长的公共子序列,其中一个序列的所有元素按原序列中出现的顺序排列,而另一个序列中的元素则不要求按原序列中出现的顺序排列。 动态规划方法可以很好地解决LCS问题。设A和B是两个序列,LCS(A,B)表示A和B的最长公共子序列。则可以设计如下的状态转移方程: 当A和B的末尾元素相同时,LCS(A,B) = LCS(A-1,B-1) + 1。 当A和B的末尾元素不同时,LCS(A,B) = max(LCS(A-1,B), LCS(A,B-1))。 其中,LCS(A-1,B-1)表示A和B的末尾元素相同时的情况,LCS(A-1,B)表示A的最后一个元素不在最长公共子序列中,而B中的最后一个元素在最长公共子序列中的情况,LCS(A,B-1)表示B的最后一个元素不在最长公共子序列中,而A中的最后一个元素在最长公共子序列中的情况。 根据这个状态转移方程,可以使用动态规划算法来求解LCS问题。具体方法是,构建一个二维数组dp,其中dp[i][j]表示A前i个元素和B前j个元素的LCS。初始化dp[0][j]和dp[i][0]为0,然后按照上述状态转移方程进行递推,最终得到dp[lenA][lenB],其中lenA和lenB分别表示A和B的长度。dp[lenA][lenB]即为A和B的最长公共子序列的长度。要到具体的最长公共子序列,可以从dp[lenA][lenB]开始,按照状态转移方程反向推导出每个元素,即可得到最长公共子序列。 LCS问题是动态规划算法的经典应用之一,时间复杂度为O(n*m),其中n和m分别为A和B的长度。
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