最字头之二：最长公共字串

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转载最新推荐文章于 2026-09-04 12:06:20 发布 1k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

最长公共子串(Longest Common Substring, LCS) 题目最长公共子串类似最长公共子序列，但是要搞清一个问题就是公共子串要求字符必须连续。例如：字符串13455与145576的最长公共子序列为1455而最长公共子串为455解析使用二维数组c[m][n] c[i][j]记录序列X和Y的最长公共子串的长度实现public String LongCommonSubstring(String A, String B){ int[][] dp 阅读详情

除代码外，其他文字部分均为直接转载。代码为参考。

文章作者： Yx.Ac 文章来源：勇幸|Thinking ( http://www.ahathinking.com) 转载请注明，谢谢合作。

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这个LCS跟前面说的最长公共子序列的LCS不一样，不过也算是LCS的一个变体，在LCS中，子序列是不必要求连续的，而子串则是“连续”的。即：

题：给定两个字符串X，Y，求二者最长的公共子串，例如X=[aaaba]，Y=[abaa]。二者的最长公共子串为[aba]，长度为3。

本节给出三种不同的实现方式，并对比分析每种方法的复杂度，内容如下：

==基本算法==

==DP方案==

==后缀数组==

==各方法复杂度分析==

==================================

基本算法

其实对于最长公共子串，还是比较简单易想的，因为子串是连续的，这就方便了很多。最直接的方法就是用X每个子串与Y的每个子串做对比，求出最长的公共子串。代码如下：

#include <iostream>
#include <string>
using namespace std;

int tmplen(char* x,char* y){
  int len = 0;
  while(*x && *y && *x++ == *y++){//注意边界值的可能性
    len++;
  }
  return len;
}
int main(){
	string s1,s2;
	int maxlen = 0;
	int index = 0;
	cin >> s1 >> s2;
	for(int i = 0; i < s1.size(); i++){
	   for(int j = 0; j < s2.size(); j++){
	      int len = tmplen(&s1[i],&s2[j]);
		  if(len > maxlen){
		     maxlen = len;
			 index = i;
		  }
	   }
	}
	for(int i = index; i < index+maxlen; i++){
	  cout << s1[i] << " ";
	}
	cout << endl;
	return 0;
}

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DP方案

既然最长公共子串是最长公共子序列的变体，那么最长公共子串是不是也可以用动态规划来求解呢？

我们还是像之前一样“从后向前”考虑是否能分解这个问题，在最大子数组和中，我们也说过，对于数组问题，可以考虑“如何将arr[0,...i]的问题转为求解arr[0,...i-1]的问题”，类似最长公共子序列的分析，这里，我们使用dp[i][j]表示以x[i]和y[j]结尾的最长公共子串的长度，因为要求子串连续，所以对于X[i]与Y[j]来讲，它们要么与之前的公共子串构成新的公共子串；要么就是不构成公共子串。故状态转移方程

X[i] == Y[j]，dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1
X[i] != Y[j]，dp[i][j] = 0

对于初始化，i==0或者j==0，如果X[i] == Y[j]，dp[i][j] = 1；否则dp[i][j] = 0。

代码如下：

#include <iostream>
#include <string>
using namespace std;

int main(){
  string s1,s2;
  int index = 0;
  int maxlen = 0;
  int dp[30][30] = {0};
  cin >> s1 >> s2;
  for(int i = 0; i < s1.size(); i++){
     for(int j = 0; j < s2.size(); j++){
	    if(s1[i] == s2[j]){
		   if(i == 0|| j == 0){
		     dp[i][j] = 1;
		   }else{
		     dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1;
		   }
		   if(dp[i][j] > maxlen){
		      maxlen = dp[i][j];
			  index = i;
		   }
		}
	 }
  }
  for(int i = index - maxlen + 1; i <= index; i++){
    cout << s1[i] << " ";
  }
  cout << endl;
  return 0;
}

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后缀数组

前面提过后缀数组的基本定义，与子串有关，可以尝试这方面思路。由于后缀数组最典型的是寻找一个字符串的重复子串，所以，对于两个字符串，我们可以将其连接到一起，如果某一个子串s是它们的公共子串，则s一定会在连接后字符串后缀数组中出现两次，这样就将最长公共子串转成最长重复子串的问题了，这里的后缀数组我们使用基本的实现方式。

值得一提的是，在找到两个重复子串时，不一定就是X与Y的公共子串，也可能是X或Y的自身重复子串，故在连接时候我们在X后面插入一个特殊字符‘#’，即连接后为X#Y。这样一来，只有找到的两个重复子串恰好有一个在#的前面，这两个重复子串才是X与Y的公共子串。

代码如下：

 
 /* 最长公共子串 后缀数组 */

 
 char * suff[100];

 
 int pstrcmp(const void *p, const void *q)

{

 
     
 return strcmp(*(char**)p,*(char**)q);

}

 
 int comlen_suff(char * p, char * q)

{

 
     
 int len = 0;

 
     
 while(*p && *q && *p++ == *q++)

{

 
         
 ++len;

 
         
 if(*p == '#' || *q == '#')

{

 
             
 break;

}

}

 
     
 int count = 0;

 
     
 while(*p)

{

 
         
 if(*p++ == '#')

{

 
             
 ++count;

 
             
 break;

}

}

 
     
 while(*q)

{

 
         
 if(*q++ == '#')

{

 
             
 ++count;

 
             
 break;

}

}

 
     
 if(count == 1)

 
         
 return len;

 
     
 return 0;

}

 
 void LCS_suffix(char * X, int xlen, char * Y, int ylen)

{

 
     
 int suf_index = maxlen = maxindex = 0;

 
     
 int len_suff = xlen + ylen + 1;

 
     
 char * arr = new char [len_suff + 1];  /* 将X和Y连接到一起 */

 
     
 strcpy(arr,X);

 
     
 arr[xlen] = '#';

 
     
 strcpy(arr + xlen + 1, Y);

 
     
 for(int i = 0; i < len_suff; ++i)  /* 初始化后缀数组 */

{

 
         
 suff[i] = & arr[i];

}

 
     
 qsort(suff, len_suff, sizeof(char *), pstrcmp);

 
     
 for(int i = 0; i < len_suff-1; ++i)

{

 
         
 int len = comlen_suff(suff[i],suff[i+1]);

 
         
 if(len > maxlen)

{

 
             
 maxlen = len;

 
             
 suf_index = i;

}

}

 
     
 outputLCS(suff[suf_index]);

}

【可以参考之前的博客文章：后缀树】

各方案复杂度对比

设字符串X的长度为m，Y的长度为n，最长公共子串长度为l。

对于基本算法，X的子串（m个）和Y的子串（n个）一一对比，最坏情况下，复杂度为O(m*n*l)，空间复杂度为O(1)。

对于DP算法，由于自底向上构建最优子问题的解，时间复杂度为O(m*n)；空间复杂度为O(m*n)，当然这里是可以使用滚动数组来优化空间的，滚动数组在动态规划基础回顾中多次提到。

对于后缀数组方法，连接到一起并初始化后缀数组的时间复杂度为O(m+n)，对后缀数组的字符串排序，由于后缀数组有m+n个后缀子串，子串间比较，故复杂度为O((m+n)*l*lg(m+n))，求得最长子串遍历后缀数组，复杂度为O(m+n)，所以总的时间复杂度为O((m+n)*l*lg(m+n))，空间复杂度为O(m+n)。

总的来说使用后缀数组对数据做一些“预处理”，在效率上还是能提升不少的。

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