计算最长公共子序列算法-优快云博客

本文介绍了如何使用Java编程语言实现最长公共子序列问题的动态规划算法，通过构建二维数组和递推关系计算最长公共子序列长度，验证了其在给定例子中的正确性和高效性能。

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概述

最长公共子序列问题是计算机科学与技术领域中一个重要的问题，广泛应用于字符串匹配、版本控制、生物信息学等领域。解决最长公共子序列问题的动态规划算法具有高效、可靠的特点，因此被广泛采用。

方法与实现

本文使用Java实现了解决最长公共子序列问题的算法。算法的核心思想是动态规划，通过构建一个二维数组来保存子问题的解，并利用递推关系计算最长公共子序列的长度。

实现代码

public class LongestCommonSubsequence {
    public static int getLCSLength(String str1, String str2) {
        int m = str1.length();
        int n = str2.length();

        int[][] dp = new int[m + 1][n + 1];

        for (int i = 1; i <= m; i++) {
            for (int j = 1; j <= n; j++) {
                if (str1.charAt(i - 1) == str2.charAt(j - 1)) {
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
                } else {
                    dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]);
                }
            }
        }

        return dp[m][n];
    }

    public static void main(String[] args) {
        String str1 = "ABCBDAB";
        String str2 = "BDCAB";

        int lcsLength = getLCSLength(str1, str2);
        System.out.println("最长公共子序列的长度为：" + lcsLength);
    }
}

在上述代码中，getLCSLength方法接收两个字符串str1和str2作为输入，并返回它们的最长公共子序列的长度。

首先，我们创建一个二维数组dp，其中dp[i][j]表示str1的前i个字符和str2的前j个字符的最长公共子序列的长度。

然后，我们使用两个嵌套的循环遍历dp数组，从左上角开始逐步计算最长公共子序列的长度。如果str1.charAt(i - 1)和str2.charAt(j - 1)相等，则说明它们可以作为最长公共子序列的一部分，因此dp[i][j]的值为dp[i - 1][j - 1] + 1。否则，我们需要在str1的前i-1个字符和str2的前j个字符之间找到最长公共子序列，或者在str1的前i个字符和str2的前j-1个字符之间找到最长公共子序列，取它们的较大值作为dp[i][j]的值。

最后，返回dp[m][n]，其中m和n分别是str1和str2的长度，即最长公共子序列的长度。

结果与分析

为了验证算法的正确性，我们使用了两个示例字符串进行测试，分别是"ABCBDAB"和"BDCAB"。运行程序后，输出结果为："最长公共子序列的长度为：4"，与预期结果一致。性能分析方面，算法的时间复杂度为O(mn)，其中m和n分别是输入字符串的长度。在实际应用中，算法的执行效率较高，可以处理较大规模的字符串序列。