最长公共子序列与最长公共子串

1. 问题描述


子串应该比较好理解,至于什么是子序列,这里给出一个例子:有两个母串


  • cnblogs 

  • belong


比如序列bo, bg, lg在母串cnblogs与belong中都出现过并且出现顺序与母串保持一致,我们将其称为公共子序列。最长公共子序列(Longest Common Subsequence,LCS),顾名思义,是指在所有的子序列中最长的那一个。子串是要求更严格的一种子序列,要求在母串中连续地出现。在上述例子的中,最长公共子序列为blog(cnblogs,belong),最长公共子串为lo(cnblogs, belong)。

2. 求解算法


对于母串X=<x1,x2,⋯,xm>, Y=<y1,y2,⋯,yn>,求LCS与最长公共子串。

暴力解法
假设 m<n, 对于母串X,我们可以暴力找出2的m次方个子序列,然后依次在母串Y中匹配,算法的时间复杂度会达到指数级O(n∗2的m次)。显然,暴力求解不太适用于此类问题。

动态规划
假设Z=<z1,z2,⋯,zk>是X与Y的LCS, 我们观察到
如果Xm=Yn,则Zk=Xm=Yn,有Zk−1是Xm−1与Yn−1的LCS;
如果Xm≠Yn,则Zk是Xm与Yn−1的LCS,或者是Xm−1与Yn的LCS。
因此,求解LCS的问题则变成递归求解的两个子问题。但是,上述的递归求解的办法中,重复的子问题多,效率低下。改进的办法——用空间换时间,用数组保存中间状态,方便后面的计算。这就是动态规划(DP)的核心思想了。

DP求解LCS
用二维数组c[i][j]记录串x1x2⋯xi与y1y2⋯yj的LCS长度,则可得到状态转移方程


public static int lcs(String str1, String str2) {
    int len1 = str1.length();
    int len2 = str2.length();
    int c[][] = new int[len1 + 1][len2 + 1];
    for (int i = 0; i <= len1; i++) {
        for (int j = 0; j <= len2; j++) {
            if (i == 0 || j == 0) {
                c[i][j] = 0;
            }
            else if (str1.charAt(i - 1) == str2.charAt(j - 1)) {
                c[i][j] = c[i - 1][j - 1] + 1;
            }
            else {
                c[i][j] = max(c[i - 1][j], c[i][j - 1]);
            }
        }
    }
    return c[len1][len2];
}

DP求解最长公共子串

前面提到了子串是一种特殊的子序列,因此同样可以用DP来解决。定义数组的存储含义对于后面推导转移方程显得尤为重要,糟糕的数组定义会导致异常繁杂的转移方程。考虑到子串的连续性,将二维数组c[i][j]用来记录具有这样特点的子串——结尾同时也为为串x1x2⋯xi与y1y2⋯yj的结尾——的长度。
得到转移方程:


最长公共子串的长度为 max(c[i,j]), i∈{1,⋯,m},j∈{1,⋯,n}。
代码实现

public static int lcs(String str1, String str2) {
    int len1 = str1.length();
    int len2 = str2.length();
    int result = 0;     //记录最长公共子串长度  
    int c[][] = new int[len1+1][len2+1];
    for (int i = 0; i <= len1; i++) {
        for( int j = 0; j <= len2; j++) {
            if(i == 0 || j == 0) {
                c[i][j] = 0;
            } else if (str1.charAt(i-1) == str2.charAt(j-1)) {
                c[i][j] = c[i-1][j-1] + 1;
                result = max(c[i][j], result);
            } else {
                c[i][j] = 0;
            }
        }
    }
    return result;
} 



摘自:微信公众号:燕哥带你学算法(Jeemy110)
原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUyMjE2MTE0Mw==&mid=2247483713&idx=1&sn=c140b35acbad7695c452ab2e06ad5de9&chksm=f9d15fd9cea6d6cf63f2dee2ddd021db0370d6c7b27bb3b30ee666a8658ba122b01c2c9bef91&mpshare=1&scene=23&srcid=0730PJjov1Ng7aSSrvpQcFx6#rd



### 三、最长公共子序列最长公共子串的区别 最长公共子序列(Longest Common Subsequence, LCS)和最长公共子串(Longest Common Substring)都是用于比较两个列相似性的概念,但它们之间存在关键区别。 - **最长公共子序列**不要求元素在原字符串中是连续的,只要求它们的相对顺保持一致。例如,对于字符串 `X = "aQ11"` 和 `Y = "a11df"`,它们的最长公共子序列为 `"a11"`,但这并不是它们的最长公共子串[^1]。 - **最长公共子串**则要求字符必须在两个字符串中连续出现。也就是说,它是一个完全连续的列。例如,在字符串 `cnblogs` 和 `belong` 中,最长公共子序列为 `"blog"`,而最长公共子串为 `"lo"`,因为只有 `"lo"` 是在两个字符串中连续出现的 [^4]。 ### 回顾定义: - 最长公共子序列可以看作是在两个或多个列中找到一个长度最大的列,该列不必连续地出现在每个原始列中,但顺必须一致 [^2]。 - 最长公共子串则更严格,要求找到的列必须在两个字符串中都是连续的 [^3]。 ### 示例说明: 假设两个字符串分别为: ```cpp char x[] = "aabcd"; char y[] = "12abcabcd"; ``` 它们的最长公共子序列为 `"abcd"`,因为它在两个字符串中都以相同的顺出现,但不一定连续。而如果考虑最长公共子串,则需要查找连续匹配的部分 [^5]。 ### 动态规划实现对比: - **最长公共子序列**使用如下状态转移方程: - 如果 `x[i-1] == y[j-1]`,则 `dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1`; - 否则,`dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])` [^5]。 - **最长公共子串**的状态转移方程则不同: - 如果 `x[i-1] == y[j-1]`,则 `dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1`; - 否则,`dp[i][j] = 0`; 其中,`dp[i][j]` 表示以 `x[i-1]` 和 `y[j-1]` 结尾的最长公共子串长度。整个过程中记录最大值即可得到最长公共子串的长度。 #### C++ 实现最长公共子串动态规划代码: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int maxn = 100; char a[maxn]; char b[maxn]; int main() { gets(a); gets(b); int lena = strlen(a); int lenb = strlen(b); int dp[maxn][maxn] = {0}; int mx = 0; for (int i = 0; i < lena; ++i) { for (int j = 0; j < lenb; ++j) { if (a[i] == b[j]) { if (i == 0 || j == 0) { dp[i][j] = 1; } else { dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1; } mx = max(mx, dp[i][j]); } else { dp[i][j] = 0; } } } cout << mx << endl; return 0; } ``` ### 总结: - 最长公共子序列允许非连续的匹配,而最长公共子串要求匹配部分必须连续; - 在动态规划实现上,两者的状态转移方式不同; - 应用场景上,LCS 更适合于版本控制、文本差异检测等场景,而最长公共子串常用于快速查找重复模式等问题。 ---
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