动态规划 最长公共子序列问题

Problem Description

给定两个序列 X={x1,x2,…,xm} 和 Y={y1,y2,…,yn},找出X和Y的最长公共子序列。

Input

输入数据有多组,每组有两行 ,每行为一个长度不超过500的字符串(输入全是大写英文字母(A,Z)),表示序列X和Y。

Output

每组输出一行,表示所求得的最长公共子序列的长度,若不存在公共子序列,则输出0。

Sample Input

ABCBDAB
BDCABA

Sample Output

4

code:

#include <bits/stdc++.h>

using namespace std;

int main()
{
    int ans[510][510];
    string a, b;
    int n, m;

    while(cin>>a>>b)
    {
        n = a.length();
        m = b.length();
        memset(ans, 0, sizeof(ans));

        for(int i = 1;i<=n;i++)
        {
            for(int j = 1;j<=m;j++)
            {
                if(a[i-1] == b[j-1])
                {
                    ans[i][j] = ans[i-1][j-1]+1;
                }
                else
                {
                    ans[i][j] = max(ans[i-1][j], ans[i][j-1]);
                }
            }
        }

        cout<<ans[n][m]<<endl;
    }
}

 

### 动态规划最长公共子序列 #### 定义与问题描述 最长公共子序列(Longest Common Subsequence, LCS)是指给定两个字符串`text1` `text2`, 找到它们之间最长的公共子序列。这里的子序列指的是可以从原字符串中删除若干字符(也可以不删),而不改变剩余字符相对位置得到的新字符串。 对于这个问题,可以采用动态规划的方法来高效地解决问题[^3]。 #### 动态规划状态转移方程推导 定义二维数组`dp[i][j]`表示`text1`前`i`个字符`text2`前`j`个字符之间的最长公共子序列长度: - 当`text1[i-1]==text2[j-1]`时:`dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+1`; - 否则取两者较大者作为当前值即`dp[i][j]=max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])`. 边界条件为当任意一方为空串时其最大匹配长度必然是0. ```cpp // C++ code snippet implementing dynamic programming solution for LCS problem. vector<vector<int>> dp(text1.length() + 1, vector<int>(text2.length() + 1)); for (size_t i = 1; i <= text1.length(); ++i){ for (size_t j = 1; j <= text2.length(); ++j){ if (text1[i - 1]){ dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1; } else{ dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]); } } } return dp[text1.length()][text2.length()]; ``` 此方法的时间复杂度为O(mn),其中m,n分别为两输入字符串长度;空间上同样需要额外开辟大小为mn的空间存储中间结果表。 通过上述方式实现了对LCS的有效计算,在实际应用过程中可根据具体需调整优化策略以适应不同场景下的性能要
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