uva 10405 Longest Common Subsequence

本文介绍了一个经典的最长公共子序列(LCS)问题实现方案。通过使用动态规划的方法,该算法能够找出两个字符串之间的最长公共子序列,并展示了具体的C语言代码实现细节。

就是一个裸的LCS,不过注意用gets读入

#include <cstdio>
#include <cstring>
#define N 1010

int main()
{
    int n,m,dp[N][N];
    char s1[N],s2[N];
    while(gets(s1+1) && gets(s2+1))
    {
        memset(dp,0,sizeof(dp));
        n=strlen(s1+1);
        m=strlen(s2+1);

        for(int i=1; i<=n; i++)
            for(int j=1; j<=m; j++)
                if(s1[i]==s2[j])
                    dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+1;
                else
                    dp[i][j]=dp[i-1][j]>dp[i][j-1]?dp[i-1][j]:dp[i][j-1];

        printf("%d\n",dp[n][m]);

    }
    return 0;
}

 

 

### 回答1: 最长公共子序列(Longest Common Subsequence)指的是在两个序列中找到最长的公共子序列,这个公共子序列可以不连续,但是需要保持相对顺序不变。例如,对于序列ABCD和ACDFG,它们的最长公共子序列是ACD。 ### 回答2: 最长公共子序列(Longest Common Subsequence,简称LCS)是指在给定多个序列中,找到最长的一个子序列,该子序列同时出现在这些序列中,并且其他元素的相对顺序保持一致。 举个例子,假设有两个序列A和B,A为[1, 2, 3, 4, 5],B为[2, 4, 5, 6]。它们的一个最长公共子序列是[2, 4, 5],该子序列同时存在于A和B中。 求解LCS的问题可以用动态规划的方法来解决。我们可以构建一个二维数组dp,其中dp[i][j]表示序列A的前i个元素和序列B的前j个元素的LCS长度。那么dp[i][j]可以通过以下方式得到: 1. 如果A[i]等于B[j],则dp[i][j]等于dp[i-1][j-1] + 1; 2. 如果A[i]不等于B[j],则dp[i][j]等于max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])。 通过填充整个dp数组,最终可以得到序列A和序列B的LCS长度。要找到具体的LCS序列,则可以通过反向遍历dp数组进行构建。 LCS问题在字符串处理、DNA序列匹配、版本控制等领域都有广泛的应用。其时间复杂度为O(m*n),其中m和n分别为序列A和序列B的长度。 ### 回答3: 最长公共子序列(Longest Common Subsequence)是一个经典的计算机科学问题。给定两个序列S和T,我们要找出它们之间最长的公共子序列。 子序列是从给定序列中按顺序选择几个元素而组成的序列。而公共子序列指的是同时是序列S和T的子序列的序列。 为了解决这个问题,可以使用动态规划的方法。我们可以定义一个二维数组dp,其中dp[i][j]表示序列S的前i个元素和序列T的前j个元素之间的最长公共子序列的长度。 接下来,我们可以使用以下递推关系来填充dp数组: 如果S[i]等于T[j],则dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1; 如果S[i]不等于T[j],则dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])。 最后,我们可以通过查看dp[S.length()][T.length()]来得到最长公共子序列的长度。 此外,我们也可以用回溯法来还原最长公共子序列本身。我们可以从dp[S.length()][T.length()]开始,如果S[i]等于T[j],则将S[i]添加到结果序列中,并向左上方移动,即i = i-1,j = j-1。如果S[i]不等于T[j],则根据dp数组的值选择向上(i = i-1)或向左(j = j-1)移动。 总之,最长公共子序列问题是一个经典的计算机科学问题,可以使用动态规划的方法解决。我们可以通过构建二维dp数组来计算最长公共子序列的长度,并可以使用回溯法来还原它本身。
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