最长公共子序列(经典dp,leetcode1143)-------------------c++实现

本文介绍了如何使用C++解决LeetCode问题1143,通过动态规划求解两个字符串的最长公共子序列长度。关键步骤包括创建二维数组、比较字符并更新状态,最后返回数组右下角的值。适合学习字符串处理和动态规划技巧。

最长公共子序列(经典dp,leetcode1143)-------------------c++实现

题目表述

给定两个字符串 text1 和 text2,返回这两个字符串的最长 公共子序列 的长度。如果不存在 公共子序列 ,返回 0 。

一个字符串的 子序列 是指这样一个新的字符串:它是由原字符串在不改变字符的相对顺序的情况下删除某些字符(也可以不删除任何字符)后组成的新字符串。

例如,“ace” 是 “abcde” 的子序列,但 “aec” 不是 “abcde” 的子序列。
两个字符串的 公共子序列 是这两个字符串所共同拥有的子序列。

样例

输入:text1 = “abcde”, text2 = “ace”
输出:3
解释:最长公共子序列是 “ace” ,它的长度为 3 。
输入:text1 = “abc”, text2 = “def”
输出:0
解释:两个字符串没有公共子序列,返回 0 。

条件

1 <= text1.length, text2.length <= 1000
text1 和 text2 仅由小写英文字符组成。

思路

经典dp,
两个字符串长度为n,m,
创建一个 n*m数组
循环扫描从1开始,当前值-1的位置如果相同 那就从-1值+1,
如果不相同,则继承左边或者上边的最大值

注意点

注意创建数组的时候要多出一行和一列
remember[i][j]表示字符串前i,j个字符的最长公共子序列是多少.

ac代码

c++:
class Solution {
public:
    int longestCommonSubsequence(string text1, string text2) {
        vector<vector<int>>  remember(text1.size()+1,vector<int>(text2.size()+1,0));
        for(int i=1;i<=text1.size();i++)
       {
        for(int j=1;j<=text2.size();j++)
        {
            if(text1[i-1]==text2[j-1])
         remember[i][j]=remember[i-1][j-1]+1;
         else
         remember[i][j]=remember[i-1][j]>remember[i][j-1]?remember[i-1][j]:remember[i][j-1];
        }
       }
        return remember.back().back();
    }
};

来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/squares-of-a-sorted-array
著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。

### 题目描述 给定两个字符串 `text1` 和 `text2`,返回这两个字符串的最长公共子序列的长度。如果不存在公共子序列,返回 0。一个字符串的子序列是指由原字符串在不改变字符的相对顺序的情况下删除某些字符(也可以不删除任何字符)后组成的新字符串。两个字符串的公共子序列是这两个字符串所共同拥有的子序列。例如,输入 `text1 = “abcde”`,`text2 = “ace”`,输出为 3,因为最长公共子序列是 “ace”,它的长度为 3[^1][^4]。 ### 解题思路 - **状态定义**:`dp[i][j]` 中 `i` 表示字符串 1 的前 `i` 个字符,`j` 表示字符串 2 的前 `j` 个字符,`dp[i][j]` 表示 `s1[0…i]` 和 `s2[0…j]` 的最长公共子序列。`dp` 数组大小为 `(len1 + 1) * (len2 + 1)`,其中 `len1` 和 `len2` 分别是两个字符串的长度[^1]。 - **状态转移方程**: - 若 `s1[i - 1] == s2[j - 1]`,则该字符需要添加到最长公共子序列中,`dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1`。 - 若 `s1[i - 1] != s2[j - 1]`,则 `dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1])`[^1][^3][^5]。 - **初始化**:`dp[0][j]` 和 `dp[i][0]` 都表示空字符串与字符串 `s` 的公共序列,长度设置为 0[^1]。 - **输出**:`dp[len1][len2]` 即为两个字符串的最长公共子序列的长度[^1][^3][^5]。 ### 代码实现 #### C++ 实现 ```cpp class Solution { public: int longestCommonSubsequence(string text1, string text2) { int len1 = text1.size(); int len2 = text2.size(); if(len1 == 0 || len2 == 0) return 0; int dp[len1 + 1][len2 + 1]; memset(dp, 0, sizeof(dp)); for(int i = 1; i <= len1; i++){ for(int j = 1; j <= len2; j++){ if(text1[i - 1] == text2[j - 1]) dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1; else dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]); } } return dp[len1][len2]; } }; ``` #### Java 实现 ```java import java.util.Arrays; class Solution { public int longestCommonSubsequence(String text1, String text2) { int rows = text1.length() + 1; int cols = text2.length() + 1; int[][] dp = new int[rows][cols]; for (int i = 1; i < rows; i++) { for (int j = 1; j < cols; j++) { if (text1.charAt(i - 1) == text2.charAt(j - 1)) { dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1; } else { dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]); } } } return dp[rows - 1][cols - 1]; } } ```
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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