Common Subsequence POJ - 1458(dp)

A subsequence of a given sequence is the given sequence with some elements (possible none) left out. Given a sequence X = < x1, x2, ..., xm > another sequence Z = < z1, z2, ..., zk > is a subsequence of X if there exists a strictly increasing sequence < i1, i2, ..., ik > of indices of X such that for all j = 1,2,...,k, x ij = zj. For example, Z = < a, b, f, c > is a subsequence of X = < a, b, c, f, b, c > with index sequence < 1, 2, 4, 6 >. Given two sequences X and Y the problem is to find the length of the maximum-length common subsequence of X and Y.
Input
The program input is from the std input. Each data set in the input contains two strings representing the given sequences. The sequences are separated by any number of white spaces. The input data are correct.
Output
For each set of data the program prints on the standard output the length of the maximum-length common subsequence from the beginning of a separate line.
Sample Input
abcfbc         abfcab
programming    contest 
abcd           mnp
Sample Output
4
2
0

思路:慢慢重心开始有贪心转向动态规划了,这题就是简单的动态规划题。以题目的第一组测试数据为例。abcfbc abfcab。

辅助空间变化示意图


可以看出:

F[i][j]=F[i-1][j-1]+1;(a[i]==b[j])

F[i][j]=max(F[i-1][j],F[i][j-1])(a[i]!=b[j]);

n由于F(i,j)只和F(i-1,j-1), F(i-1,j)和F(i,j-1)有关, 而在计算F(i,j)时, 只要选择一个合适的顺序, 就可以保证这三项都已经计算出来了, 这样就可以计算出F(i,j). 这样一直推到f(len(a),len(b))就得到所要求的解了.

code:
#include <iostream>
#include <cstring>
using namespace std;
int dp[1005][1005];
string s1,s2;
int main(){
    while(cin >> s1 >> s2){
        memset(dp,0,sizeof(dp));
        int i,j;
        for(i = 1; i <= s1.length(); i++){
            for(j = 1; j <= s2.length(); j++){
                if(s1[i-1] == s2[j-1])
                    dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1;
                else
                    dp[i][j] = max(dp[i-1][j],dp[i][j-1]);
            }
        }
        cout << dp[s1.length()][s2.length()] << endl;
    }
    return 0;
}



最长公共子序列(LCS)问题是一个经典的动态规划问题,广泛应用于文本相似度分析、版本控制(如 diff 工具)、生物信息学(如 DNA 序列比对)等领域。其核心思想是通过动态规划的方法,找出两个序列的最长公共子序列。 ### 状态定义 设两个字符串分别为 `s1` 和 `s2`,长度分别为 `m` 和 `n`。定义一个二维数组 `dp`,其中 `dp[i][j]` 表示 `s1` 的前 `i` 个字符和 `s2` 的前 `j` 个字符的最长公共子序列长度。 ### 状态转移方程 - 如果 `s1[i-1] == s2[j-1]`,则 `dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1`。 - 如果 `s1[i-1] != s2[j-1]`,则 `dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])`。 ### 初始化 - `dp[0][j] = 0`,表示当 `s1` 为空时,LCS 长度为 0。 - `dp[i][0] = 0`,表示当 `s2` 为空时,LCS 长度为 0。 ### 代码实现 以下是一个使用 C 语言实现的 LCS 算法示例,包含详细的注释: ```c #include <stdio.h> #include <string.h> #include <stdlib.h> int max(int a, int b) { return (a > b) ? a : b; } void lcs(char *s1, char *s2) { int m = strlen(s1); int n = strlen(s2); // 创建一个 (m+1) x (n+1) 的二维数组 dp int **dp = (int **)malloc((m + 1) * sizeof(int *)); for (int i = 0; i <= m; i++) { dp[i] = (int *)malloc((n + 1) * sizeof(int)); } // 初始化 dp 数组 for (int i = 0; i <= m; i++) { dp[i][0] = 0; } for (int j = 0; j <= n; j++) { dp[0][j] = 0; } // 填充 dp 数组 for (int i = 1; i <= m; i++) { for (int j = 1; j <= n; j++) { if (s1[i - 1] == s2[j - 1]) { dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1; } else { dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]); } } } // 构建 LCS 字符串 int index = dp[m][n]; char *lcs_str = (char *)malloc((index + 1) * sizeof(char)); lcs_str[index] = '\0'; int i = m, j = n; while (i > 0 && j > 0) { if (s1[i - 1] == s2[j - 1]) { lcs_str[index - 1] = s1[i - 1]; i--; j--; index--; } else if (dp[i - 1][j] > dp[i][j - 1]) { i--; } else { j--; } } // 输出结果 printf("LCS 长度: %d\n", dp[m][n]); printf("LCS 字符串: %s\n", lcs_str); // 释放内存 for (int i = 0; i <= m; i++) { free(dp[i]); } free(dp); free(lcs_str); } int main() { char s1[] = "AGGTAB"; char s2[] = "GXTXAYB"; lcs(s1, s2); return 0; } ``` ### 示例输出 假设输入的两个字符串为 `"AGGTAB"` 和 `"GXTXAYB"`,程序将输出: ``` LCS 长度: 4 LCS 字符串: GTAB ``` ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:O(m * n),其中 `m` 和 `n` 分别是两个字符串的长度。 - **空间复杂度**:O(m * n),用于存储动态规划表 `dp`。 ### 调试技巧 1. **打印 `dp` 表**:在调试过程中,打印 `dp` 表可以帮助理解状态转移过程。 2. **边界条件检查**:确保 `i` 和 `j` 的索引正确,特别是在构建 LCS 字符串时。 3. **内存管理**:注意动态分配的内存需要在程序结束时释放,避免内存泄漏。 ### 相关问题 1. 如何优化 LCS 算法的空间复杂度? 2. 如何处理多个字符串的最长公共子序列问题? 3. 如何将 LCS 算法应用于 DNA 序列比对? 4. 如何在 Python 中实现 LCS 算法? 5. 如何在 LCS 问题中找到所有可能的公共子序列?
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