算法练习之DP 求LCM (最长公共子序列)

本文详细介绍了如何使用动态规划求解两个字符串的最长公共子串问题,包括递推公式的推导、DP数组的填充过程及C#实现代码。
1. 对于序列x[1,i]和y[1,j],推导递推公式
1.a 假设当前元素同样,那么就将当前最大同样数+1
2.b 假设当前元素不同。那么就把当前最大同样数“传递”下去


因此递推公式为:
x[i] == y[j] : dp[i][j] = Max(dp[i-1][j-1],dp[i][j-1],dp[i-1][j]) + 1
x[i] != y[j] : dp[i][j] = Max(dp[i][j-1],dp[i-1][j])




因为x[i]!=y[j]的情况不难能够对x[i]==y[j]时的情况化简得:
x[i] == y[j] : dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1


2. 依据公式填充dp数组


比如,对于ABCDBC 和 BADC这两个字符串,在最长公共子串时 :


2.a 第一列置0,即将dp[0][j]和dp[i][0] = 0

2.b 运用公式填表,例如以下所看到的


 	A B C D B C
	0 0 0 0 0 0
B 0	0 1 1 1 2 2
A 0	1 1 1 1 2 2 
D 0	1 1 1 2 2 2
C 0	1 1 2 2 2 3


3. C# 代码演示样例:

void Main()
{
	var r = DP_LCS("ABCDBC","BADC");
	Console.WriteLine(r);
}


static int DP_LCS(string x, string y){


int[,] dpArr = new int[x.Length+1,y.Length+1];


for(var i = 0 ;i <= x.Length; i++){
for(var j = 0 ;j <= y.Length; j++){
if(i == 0 || j == 0){
dpArr[i,j] = 0;
}


else if (x[i - 1] == y[j - 1]){
dpArr[i,j] = dpArr[i-1,j-1] + 1;
}
else {
dpArr[i,j] = Math.Max(dpArr[i-1,j],dpArr[i,j-1]);
}




}
}


return dpArr[x.Length, y.Length];


}


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