HDU 1159 Common Subsequence

本文深入探讨了最长公共子序列(LCS)算法的实现细节,通过C++代码示例展示了如何求解两个字符串的最长公共子序列。算法采用动态规划的方法,通过对字符串的逐个比较和状态转移矩阵的构建,最终得出最长公共子序列的长度。

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最长公共子序列,LCS。可以是0,代表没有任何公共子序列。

这道题没给字符串的大小,有点坑。


#include <cstdio>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <vector>
#include <cstring>
#include <string>
#include <queue>
using namespace std;                              // LCS板题,不过没给数据范围

char s1[1001], s2[1001];
int dp[1001][1001];

void init(int len1, int len2)
{
	for (int i = 1; i <= len1; i++)
		dp[i][0] = 0;
	for (int i = 1; i <= len2; i++)
		dp[0][i] = 0;
	dp[0][0] = 0;		                          // 其实一个memset全搞成0就行了
}

int main()
{
	for (; ~scanf("%s%s", s1 + 1, s2 + 1);)       // 字符数组本来就是指针了,不用加&,这里是从下标1开始输入
	{
		int len1 = strlen(s1 + 1), len2 = strlen(s2 + 1);
		init(len1, len2);
		for (int i = 1; i <= len1; i++)
			for (int j = 1; j <= len2; j++)
				dp[i][j] = s1[i] == s2[j] ? dp[i - 1][j - 1] + 1 : max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]);
		printf("%d\n", dp[len1][len2]);
	}

	return 0;
}
### HDU 1159 最长公共子序列 (LCS) 解题思路 #### 动态规划状态定义 对于两个字符串 `X` 和 `Y`,长度分别为 `n` 和 `m`。设 `dp[i][j]` 表示 `X[0...i-1]` 和 `Y[0...j-1]` 的最长公共子序列的长度。 当比较到第 `i` 个字符和第 `j` 个字符时: - 如果 `X[i-1]==Y[j-1]`,那么这两个字符可以加入之前的 LCS 中,则有 `dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+1`[^3]。 - 否则,如果 `X[i-1]!=Y[j-1]`,那么需要考虑两种情况中的最大值:即舍弃 `X[i-1]` 或者舍弃 `Y[j-1]`,因此取两者较大者作为新的 LCS 长度,即 `dp[i][j]=max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])`。 时间复杂度为 O(n*m),其中 n 是第一个字符串的长度而 m 是第二个字符串的长度。 #### 实现代码 以下是 Python 版本的具体实现方式: ```python def lcs_length(X, Y): # 初始化二维数组用于存储中间结果 m = len(X) n = len(Y) # 创建(m+1)x(n+1)大小的表格来保存子问题的结果 dp = [[0]*(n+1) for _ in range(m+1)] # 填充表项 for i in range(1, m+1): for j in range(1, n+1): if X[i-1] == Y[j-1]: dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1 else: dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) return dp[m][n] # 测试数据输入部分可以根据具体题目调整 if __name__ == "__main__": while True: try: a = input().strip() b = input().strip() result = lcs_length(a,b) print(result) except EOFError: break ``` 此程序会读入多组测试案例直到遇到文件结束符(EOF)。每组案例由两行组成,分别代表要计算其 LCS 的两个字符串。最后输出的是它们之间最长公共子序列的长度。
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