南阳oj 36 最长公共子序列

最长公共子序列

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难度: 3
描述
咱们就不拐弯抹角了,如题,需要你做的就是写一个程序,得出最长公共子序列。
tip:最长公共子序列也称作最长公共子串(不要求连续),英文缩写为LCS(Longest Common Subsequence)。其定义是,一个序列 S ,如果分别是两个或多个已知序列的子序列,且是所有符合此条件序列中最长的,则 S 称为已知序列的最长公共子序列。
输入
第一行给出一个整数N(0<N<100)表示待测数据组数
接下来每组数据两行,分别为待测的两组字符串。每个字符串长度不大于1000.
输出
每组测试数据输出一个整数,表示最长公共子序列长度。每组结果占一行。
样例输入
2
asdf
adfsd
123abc
abc123abc
样例输出
3
6


CODE:

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<algorithm>
using namespace std;

int map[1100][1100];
int la,lb;
char a[1050],b[1050];

void f()
{
	memset(map,0,sizeof(map));
	for(int i=0;i<la;i++)
	for(int j=0;j<lb;j++)
	if(a[i]==b[j])
	map[i+1][j+1]=map[i][j]+1;
	else
	map[i+1][j+1]=max(map[i+1][j],map[i][j+1]);
}
int main()
{
	int n;
	scanf("%d",&n);
	getchar();
	while(n--)
	{
		gets(a);
		gets(b);
		la=strlen(a);
		lb=strlen(b);
		f();
		printf("%d\n",map[la][lb]);
	}
	return 0;
}


### 最长公共上升子序列 (LCIS) 的解题思路 对于最长公共上升子序列(Longest Common Increasing Subsequence, LCIS),该问题是两个经典问题——最长公共子序列(LCS)和最长上升子序列(LIS)的结合体。解决此问题通常采用动态规划的方法。 #### 定义状态转移方程 设 `A` 和 `B` 是给定的两个序列,长度分别为 `m` 和 `n`。定义二维数组 `dp[i][j]` 表示以 `A[i-1]` 结尾且在 `B[j-1]` 中找到的最大 LCIS 长度,则有如下状态转移关系: 当 `A[i-1]==B[j-1]` 并且满足前驱条件时, \[ dp[i][j]=dp[k][l]+1 \quad\text{其中}\ k<i,\ l<j,\ A[k-1]<A[i-1]\ and\ B[l-1]<B[j-1] \] 否则, \[ dp[i][j]=0 \] 这里需要注意的是,在实际编程过程中,为了简化计算过程并提高效率,可以在遍历的过程中维护一个额外的一维数组来记录当前最优解的位置索引以便于回溯路径[^2]。 #### 初始化与边界处理 初始化阶段应将所有的 `dp[i][0]` 及 `dp[0][j]` 设为零,因为任何序列与空序列之间的共同部分都为空;另外还需注意输入数据的有效性和特殊情形下的快速返回机制。 ```python def lcis(A, B): m, n = len(A), len(B) if not m or not n: return [] # Initialize DP table with zeros. dp = [[0]*(n+1) for _ in range(m+1)] prev = [[None]*(n+1) for _ in range(m+1)] max_length = 0 end_index = None for i in range(1,m+1): for j in range(1,n+1): if A[i-1] == B[j-1]: temp_max = 0 for p in range(i): if A[p-1] < A[i-1] and dp[p][j]>temp_max: temp_max=dp[p][j] dp[i][j] = temp_max + 1 if dp[i][j] > max_length: max_length = dp[i][j] end_index = i-1 prev[i][j]=(i,j-1) result_sequence = [] while end_index is not None: result_sequence.append(A[end_index]) next_pos=None for col in reversed(range(n)): if prev[end_index+1][col+1]==(end_index,col): next_pos=(end_index,col) break if next_pos==None: break else: end_index=next_pos[0]-1 return list(reversed(result_sequence)) ``` 上述代码实现了基于动态规划思想求解 LCIS 的基本框架,并通过构建辅助结构帮助追踪最终的结果序列[^4]。
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