Acwing 897. 最长公共子序列 (每日一题）

最新推荐文章于 2025-12-09 19:50:25 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-09 19:50:25 发布 · 427 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#动态规划 #算法 #leetcode #蓝桥杯 #DP #最长公共子序列 #java

蓝桥杯上岸同时被 2 个专栏收录

68 篇文章

订阅专栏

每日一题

16 篇文章

订阅专栏

博客聚焦最长公共子序列问题，给出题目描述、输入输出格式及数据范围。运用动态规划求解，依据元素是否在序列中对集合进行划分，得到不同状态转移方程，强调求和/求值时不允许重复，还提供蓝桥杯考点秘籍、刷题资源等竞赛干货。

最长公共子序列

题目描述

给定两个长度分别为 N 和 M 的字符串 A 和 B，求既是 A 的子序列又是 B 的子序列的字符串长度最长是多少。
输入格式

第一行包含两个整数 N和 M。

第二行包含一个长度为 N 的字符串，表示字符串 A。

第三行包含一个长度为 M 的字符串，表示字符串 B。

字符串均由小写字母构成。
输出格式

输出一个整数，表示最大长度。
数据范围

1≤N,M≤1000

输入样例：

4 5
acbd
abedc

输出样例：

状态表示：

集合：所有从A[1,i] B[1,j]的公共子序列的集合

属性：max

像最长上升子序列，状态的划分依据是找不同的点。最长上升子序列确定以a[i]为结尾的子序列，共同点便是以a[i]作为结尾。划分依据：a[1,i-1]中的每个数作为最后一个不同点进行划分**
有没有发现：

DP基操：

1.找不同和相同之处/不同和固定之处
2.结合定义出发！
最长公共子序列的不同点在于i,j在不在序列中，可以将集合划分为4类。
实际上只有3类，且往下看。
(1)i、j 均不在

i、j均不包含其中，那只能从a[i-1]、b[j-1]中去选
得到如下状态转移方程:
$f [i] [j] = f [i - 1] [j - 1]$
(2)i不在，j在

i不在序列中，只能从前i-1中选，j可在可不在。

刚好i不在，j在，包含在这种情况中，且最大值/最小值是可以允许重复的。
得到如下状态转移方程:
$f [i] [j] = f [i - 1] [j]$
(3)i在，j不在

j不在序列中，那j只能从j-1中选择。i可在可不在。

刚好**i在，j**不在，包含在这种情况中，且最大值/最小值是可以允许重复的。
得到如下状态转移方程:
$f [i] [j] = f [i] [j - 1]$

(4)i、j均在

只有满足**a[i]==b[j]这一条件才存在。

确定了**a[i]、b[j]之后，剩下的从i-1、j-1中选出最长公共子序列，从定义出发，恰好就是f[i-1][j-1]中选。最后再加上固定好的a[i]、b[j]这一对即可。
得到如下状态转移方程:
$f [i] [j] = f [i - 1] [j - 1] + 1$
最后，(1)是既可以包含在(2)也可以包含在(3)中的，允许最值重复。重复没关系，求出的必定是最值且包含在整个集合中，是合法的。最后，总共只有3种情况。

求和/求值则不允许重复！！！

Accode

import java.util.*;
public class Main{
    static int N=1010;
    static int f[][]=new int[N][N];
    public static void main(String []args){
        Scanner sc=new Scanner(System.in);
        int n=sc.nextInt();
        int m=sc.nextInt();
        char a[]=(" "+sc.next()).toCharArray();
        char b[]=(" "+sc.next()).toCharArray();
        for(int i=1;i<=n;i++){
            for(int j=1;j<=m;j++){
                //情况1包含在情况2、3中
                //情况2、3取一个max
                f[i][j]=Math.max(f[i-1][j],f[i][j-1]);
                //满足a[i]==b[j]这一条件
                //再与情况4取一个max
                if(a[i]==b[j])f[i][j]=Math.max(f[i][j],f[i-1][j-1]+1);
            }
        }
        //输出集合定义
    System.out.println(f[n][m]);    
    }
}