最长公共子序列（动态规划）

最新推荐文章于 2025-06-10 16:20:37 发布

就是这个七昂

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分类专栏：数据结构 python 算法

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博客围绕最长公共子序列展开，采用动态规划方法求解。动态规划在处理此类问题时能有效降低复杂度，通过合理规划和状态转移，可高效得出最长公共子序列的结果，在信息技术领域有重要应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

s1 = [1,3,4,5,6,7,7,8]
s2 = [3,5,7,4,8,6,7,8,2]

d = [[0]*(len(s2)+1) for i in range(len(s1)+1) ]

for i in range(1,len(s1)+1):
    for j in range(1,len(s2)+1):
        if s1[i-1] == s2[j-1]:
            d[i][j] = d[i-1][j-1]+1
        else:
            d[i][j] = max(d[i-1][j],d[i][j-1])


print ("max LCS number:",d[-1][-1])