算法强化 —— 最长公共子序列 LCS

本文深入探讨了LeetCode 1143题——最长公共子序列问题的解决方法,详细解析了动态规划算法的应用,通过状态转移方程dp[i][j],实现了对两个字符串的最长公共子序列的有效计算。

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最长公共子序列

LeetCode 1143. 最长公共子序列

给定两个字符串text1和text2,返回这两个字符串的最长公共子序列。
一个字符串的子序列是指这样一个新的字符串:它是由原字符串在不改变字符的相对顺序的情况下删除某些字符(也可以不删除任何字符)后组成的新字符串。
例如,"ace"是"abcde"的子序列,但"aec"不是"abcde"的子序列。两个字符串的「公共子序列」是这两个字符串所共同拥有的子序列。
若这两个字符串没有公共子序列,则返回0。

示例1:
输入:text1 = “abcde”, text2 = “ace”
输出:3
解释:最长公共子序列是"ace",它的长度为3。

示例2:
输入:text1 = “abc”, text2 = “abc”
输出:3
解释:最长公共子序列是"abc",它的长度为3。

示例3:
输入:text1 = “abc”, text2 = “def”
输出:0
解释:两个字符串没有公共子序列,返回0。

定义状态转移方程 dp[i][j]
当s1[i] == s2[j] dp[i][j] = dp[i-1][j-1]+1
当s1[i] != s2[j] dp[i][j] = max(dp[i-1][j],dp[i][j-1])

class Solution:
	def longestCommonSubsequence
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