迷之最长公共子序列(LCS)

本文详细介绍了最长公共子序列的概念及其实现方法。通过对比暴力搜索与动态规划两种算法,阐述了动态规划解决该问题的具体步骤,并给出了动态规划实现的代码模板。

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最长公共子序列:

两个序列按顺序匹配相同的元素,所构成的新序列。(元素间可以不连续)
举例:
这里写图片描述

 a----b----e----d----c----f----g
 丨                  丨   丨   丨
ca-------------------c----fh---ge

最长公共子序列为 :acfg


解决最长公共子序列:

  1. 暴力搜索:假设长度为N的序列,其子序列个数(排列组合):
    Cn(0)+Cn(1)+Cn(2)+Cn(3)+Cn(4)+……+Cn(n) = 2^n ;
    同理,另一长度为M的序列,其子序列个数为 2^m ;
    复杂度为O(2^(N+M));
    基本GG。
  2. 动态规划:把求解问题分成若干个子问题。
    求前N-1元素与前M-1的最长公共字串;
    求前N-2元素与前M-2的最长公共字串;
    ……

如何使用动态规划解决最长公共子序列:

我们把两个序列从尾部一个一个拆分比较,会发现两种情况:
(设序列X,Y,X(a)为序列第a个元素)

  1. 末尾元素相同,即X(N)=Y(M)。
    我们可以知道此时最长公共子序列的末尾元素一定也为X(N)(或Y(M))。
    可继续把序列拆分成 比较X(N-1) 与 Y(M-1)
  2. 末尾元素不同,即X(N)≠Y(M)。
    此情况下又分两种情况:
    ——①最长子序列的末尾元素可能是X(N),非Y(M)。踢出Y(M), 比较X(N) 与 Y(M-1)
    ——②最长子序列的末尾元素可能是Y(M),非X(N)。踢出X(N), 比较X(N-1) 与 Y(M)

动态规划的递推结构:

这里写图片描述
放个模板:

void lcs(){
    la=strlen(a);
    lb=strlen(b);
    for(int i=1;i<=la;i++){
        for(int j=1;j<=lb;j++){
            if(a[i-1]==b[j-1]){
                dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+1;
            }
            else {
                dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i][j-1]);
            }
        }
    }
}
内容概要:本文详细探讨了基于MATLAB/SIMULINK的多载波无线通信系统仿真及性能分析,重点研究了以OFDM为代表的多载波技术。文章首先介绍了OFDM的基本原理和系统组成,随后通过仿真平台分析了不同调制方式的抗干扰性能、信道估计算法对系统性能的影响以及同步技术的实现与分析。文中提供了详细的MATLAB代码实现,涵盖OFDM系统的基本仿真、信道估计算法比较、同步算法实现和不同调制方式的性能比较。此外,还讨论了信道特征、OFDM关键技术、信道估计、同步技术和系统级仿真架构,并提出了未来的改进方向,如深度学习增强、混合波形设计和硬件加速方案。; 适合人群:具备无线通信基础知识,尤其是对OFDM技术有一定了解的研究人员和技术人员;从事无线通信系统设计与开发的工程师;高校通信工程专业的高年级本科生和研究生。; 使用场景及目标:①理解OFDM系统的工作原理及其在多径信道环境下的性能表现;②掌握MATLAB/SIMULINK在无线通信系统仿真中的应用;③评估不同调制方式、信道估计算法和同步算法的优劣;④为实际OFDM系统的设计和优化提供理论依据和技术支持。; 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析,还附带了大量的MATLAB代码示例,便于读者动手实践。建议读者在学习过程中结合代码进行调试和实验,以加深对OFDM技术的理解。此外,文中还涉及了一些最新的研究方向和技术趋势,如AI增强和毫米波通信,为读者提供了更广阔的视野。
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