一、动态规划的基本思想
1.与分治相同的部分:将待求解的问题分解成若干子问题,先求子问题的解,再将这些子问题合并成原问题的解
2.与分治不同的部分:分解的子问题互相之间并不独立,即子问题包含了公共的子子问题。动态规划算法将子子问题只计算一次,其结果保存在一个表格中,从而避免每次遇到都要重复计算。
3.动态规划主要用于最优化问题,主要步骤如下:
a.刻画最优解的结构;
b.用递归的方式定义最优解;
c.按自底向上的方式计算最优解的值;
d.由计算结果构造一个最优解。
二、最长公共子序列问题
若给定序列X = {x1,x2,...,xm},则存在严格递增的下标<i1,i2,..,ik>,使得xij=zj,序列Z= {z1,z2,...,zk}为X的子序列。简单的说,就是原序列删除几个元素,且保持元素的顺序不变。子序列如子串不同,子串要求连续。
若Z既是X的子序列,也是Y的子序列,则称Z为X,Y的公共子序列。
例如:X={ A,B,C,B,D,A,B},Y = {B,D,C,A,B,A}.则最长公共子序列(LCS)为Z = {B,C,A,B}.
好了,问题描述清楚了,怎么找到两个序列的LCS呢?当然可以分别穷举两个序列的子序列,然后找到相同的中最长的。但是复杂度高。我们用动态规划的方法解下这个问题。
首先,该问题有最优子结构的性质:
设X=<x1,x2,...,xm>,Y = <y1,y2,...,yn>,且X,Y的LCS为Z = <z1,z2,...,zk>
(1) 若xm=yn,则zk = xm = yn,Zk-1为Xm-1和Yn-1的LCS
(2) 若xm!=yn,且zk!=xm,则Zk为Xm-1和Y的LCS
(3) 若xm!=yn,且zk!=yn,则Zk为X和Yn-1的LCS
由以上性质可以看出,要找X,Y 的LCS,先找Xm-1,Y的LCS,再找X,Yn-1的LCS,然后取两者较长的。可以明显看出子问题中重叠的部分,即都要找出Xm-1和Yn-1的LCS。
由LCS问题的最优子结构可得递归式,定义c[i,j]为Xi,Yj的LCS长度
用b[i,j]记录是通过哪一个子问题求解的,即图中的箭头。
最后构造一个LCS:从右下角回溯,沿着箭头方向,遇到斜向上的箭头表明有一个使xi=yj的LCS成员。
三、代码
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#define MAXLEN 100
void LCSLength(char *x, char *y, int m, int n, int c[][MAXLEN], int b[][MAXLEN])
int i, j;
for(i = 0; i <= m; i++)
c[i][0] = 0;
for(j = 1; j <= n; j++)
c[0][j] = 0;
for(i = 1; i<= m; i++)
{
for(j = 1; j <= n; j++)
{
if(x[i-1] == y[j-1])
{
c[i][j] = c[i-1][j-1] + 1;
b[i][j] = 0;
}
else if(c[i-1][j] >= c[i][j-1])
{
c[i][j] = c[i-1][j];
b[i][j] = 1;
}
else
{
c[i][j] = c[i][j-1];
b[i][j] = -1;
}
}
}
}
void PrintLCS(int b[][MAXLEN], char *x, int i, int j)
{
if(i == 0 || j == 0)
return;
if(b[i][j] == 0)
{
PrintLCS(b, x, i-1, j-1);
printf("%c ", x[i-1]);
}
else if(b[i][j] == 1)
PrintLCS(b, x, i-1, j);
else
PrintLCS(b, x, i, j-1);
}
int main(int argc, char **argv)
{
char x[MAXLEN] = {"ABCBDAB"};
char y[MAXLEN] = {"BDCABA"};
int b[MAXLEN][MAXLEN];
int c[MAXLEN][MAXLEN];
int m, n;
m = strlen(x);
n = strlen(y);
LCSLength(x, y, m, n, c, b);
PrintLCS(b, x, m, n);
return 0;
}
本文深入探讨了动态规划的基本思想及其在解决最长公共子序列问题中的应用。详细解释了动态规划的三个核心步骤,并通过实例展示了如何利用动态规划算法高效地寻找两个序列之间的最长公共子序列。此外,提供了具体的代码实现,帮助读者理解和实践这一经典算法。
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