详细描述求最长公共子序列算法

本文详细介绍了如何利用动态规划算法求解两个字符串的最长公共子序列。通过状态转移数组dp[i][j]的分析,展示了当字符相等时如何更新长度,以及不相等时如何选择保留更大长度的子序列。最后,文章提供了回溯方法来输出最长公共子序列,并以图表形式直观展示思路。

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子序列与字串的区别:

子序列不要求公共部分在原字符串中连续,而字串要求连续。


动态规划求解

例子:"bdcaba", "abcbdab"  最长的公共子序列为 b c b a 和 b d a b


1:首先分析状态转移数组dp[i][j]的含义:

指的是 字符串 s1 从 0到n-1 和 字符串 s2 从 0到m-1 的最大公共子序列的长度。

如上面 dp[0][0]=0 因为 s1的“b” 和s2的'a"不相等,所以最大公共子序列的长度为0

dp[0][1]=1 因为 s1的“b” 和s2的'ab"有一个字母相等,所以最大公共子序列的长度为1

以此类推以此计算 到 dp[0][m-1],再计算dp[1][0]到dp[1][m-1].......到dp[n-1][m-1]。


2:计算过程

(1)计算dp[i][j]时,先比较s1.charAt(i)是否等于s2.charAt(j),如果等于&#x

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