1143. Longest Common Subsequence

最新推荐文章于 2024-07-05 21:55:11 发布

原创最新推荐文章于 2024-07-05 21:55:11 发布 · 278 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#动态规划 #字符串

leetcode 专栏收录该内容

70 篇文章

订阅专栏

本文探讨了如何通过动态规划解决两个字符串的最长公共子序列问题。介绍了子序列与子串的区别，详细解析了动态规划的实现过程，包括递推公式和自底向上的求解策略。

Description:
给两个字符串，求二者的最长公共子序列。

Analysis：
子序列：不要求连续
子串：一定要去连续

动态规划经典题目之一，动态规划关键是把问题划分成更小的子问题，更小的子问题可以直接求解，自底向上。
很类似归纳法，找出递推公式。

Solution：

class Solution {
public:
    int longestCommonSubsequence(string text1, string text2) {
        int len1 = text1.length();
        int len2 = text2.length();
        int n = len1 + 1;
        int m = len2 + 1;
        vector<vector<int> > result(n, vector<int>(m));

        for (int i = 0; i < n; i ++) {
            for (int j = 0; j < m; j ++) {
                if (i == 0 || j == 0) {
                    result[i][j] = 0;
                } else if (text1[i - 1] == text2[j - 1]) {
                    result[i][j] = result[i - 1][j - 1] + 1;
                } else {
                    result[i][j] = max(result[i - 1][j], result[i][j - 1]);
                }
            }
        }
        return result[n - 1][m - 1];
    }
};