题目 2086: [蓝桥杯][算法提高VIP]最长公共子序列

本文介绍了一种使用动态规划解决最长公共子序列问题的方法。通过解析两个字符串,利用二维数组记录中间结果,最终得到最长公共子序列的长度。

时间限制: 1Sec 内存限制: 128MB

题目描述:(原题链接)

给定两个字符串,寻找这两个字串之间的最长公共子序列。


输入:

输入两行,分别包含一个字符串,仅含有小写字母。

样例输入:

abcdgh
aedfhb


输出:

最长公共子序列的长度。

样例输出 :

3


解题思路:

     DP动态规划

注意事项:

     如下

参考代码:

import java.util.Scanner;
 
/**
 * 2021年2月18日  下午5:19:07
 */
public class P2086 {
    /*
     * 给定两个字符串,寻找这两个字串之间的最长公共子序列。
     */
    public static int LCS(String s1,String s2) {
        int [][] arr = new int[s1.length()+1][s2.length()+1]; 
//      for(int row=0;row<=s1.length();row++)
//          arr[row][0]=0;
//      for(int col=0;col<=s2.length();col++)
//          arr[0][col]=0;
        for(int i=1;i<=s1.length();i++)
            for(int j=1;j<=s2.length();j++) {
                if(s1.charAt(i-1)==s2.charAt(j-1))   //若该字符相同,则长度+1,包含该字符的序列
                    arr[i][j] = arr[i-1][j-1]+1;
                else if(arr[i][j-1]>arr[i-1][j])  
                    arr[i][j] = arr[i][j-1];
                else
                    arr[i][j] = arr[i-1][j];
            }
        return arr[s1.length()][s2.length()];
    }
    public static void main(String[] args) {
        Scanner in = new Scanner(System.in);
        String s1 = in.nextLine();
        String s2 = in.nextLine();
        int res = LCS(s1,s2);
        System.out.println(res);
        in.close();
    }
}
### 蓝桥杯最长公共子序列问题解析 #### 一、最长公共子序列 (LCS) 的定义 给定两个字符串 `text1` 和 `text2`,返回这两个字符串最长公共子序列的长度。如果不存在公共子序列,则返回 0。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。 #### 二、动态规划解决方法 对于此类问题,通常采用动态规划的方法来求解。通过构建二维数组 `dp[i][j]` 来表示第一个字符串前 i 字符与第二个字符串前 j 字符之间的 LCS 长度[^1]。 当遍历到某一对字符时: - 如果两者相等,则当前状态等于左上角的状态加一; - 否则取上方和左侧的最大值作为当前位置的结果。 具体实现如下所示: ```cpp #include <iostream> #include <vector> using namespace std; int longestCommonSubsequence(string text1, string text2){ int m = text1.size(), n = text2.size(); vector<vector<int>> dp(m + 1, vector<int>(n + 1)); for(int i = 1; i <= m; ++i){ char c1 = text1.at(i - 1); for(int j = 1; j <= n; ++j){ char c2 = text2.at(j - 1); if(c1 == c2) dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1; else dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]); } } return dp[m][n]; } ``` 此代码片段展示了如何利用动态规划计算两串间的最大匹配程度,并最终得出它们之间存在的最长公共子序列长度[^2]。 #### 三、优化空间复杂度 上述解决方案的空间复杂度为 O(MN),其中 M 和 N 分别代表输入字符串的长度。然而,在实际应用中可以通过仅保留最近一轮的数据来进行进一步简化,从而降低至线性的额外存储需求。 #### 四、总结 针对蓝桥杯中的这类题目,掌握基本概念并灵活运用数据结构非常重要。除了熟悉经典算法外,还需要注重编程技巧以及对边界条件处理的理解。练习过程中应当关注不同场景下的变体形式,提高解决问题的能力。
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