leetcode1143.最长公共子序列

leetcode1143.最长公共子序列

最长公共子序列

在这里插入图片描述

这是一道典型的两个数组的dp问题

状态表示

我们空可以根据经验+题目要求得出状态表示

dp[i][j]表示:在text1[0,i]区间内以及text2[0,j]区间内的所有公共子序列中最长公共子序列的长度

状态转移方程

我们根据text1i位置以及text2j位置来分析问题

  • text1[i] == text2[j]时,text1与text2的公共子序列一定是以i/j这个位置为结尾的,因此我们只需要去text1[0,i-1]text2的[0,j-1]区间内找所有公共子序列中最长公共子序列的长度,即dp[i-1][j-1],在后面加一即可
  • text1[i] != text2[j]时,text1与text2的公共子序列一定不以i/j这个位置为结尾,此时我们需要去text1[0,i-1]text2的[0,j]区间、text1[0,i]text2的[0,j-1]区间以及text1[0,i-1]text2的[0,j-1]区间内找,分别对应dp[i-1][j]dp[i][j-1]dp[i-1][j-1],又因为第三个被前两个包含,所以只需求出前两个的最大值
if(s[i] == t[j])
    dp[i][j] = dp[i-1][j-1]+1;
else
    dp[i][j] = max(dp[i-1][j],dp[i][j-1]);

初始化

dp表多开一行、多开一列可以避免越界访问的问题,第零行表示text1是空串,因此最长公共子序列的长度为零,同理,第一列也全部为零

vector<vector<int>> dp(m+1,vector<int>(n+1));

填表顺序

从上到下,从左至右,并注意映射关系

返回值

dp[m][n]

完整代码

int longestCommonSubsequence(string s, string t) {
    int m = s.size(), n = t.size();
    vector<vector<int>> dp(m+1,vector<int>(n+1));

    s = ' '+s;
    t = ' '+t;
    for(int i=1;i<=m;i++)
    {
        for(int j=1;j<=n;j++)
        {
            if(s[i] == t[j])
                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];
}
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值