下面是一个使用动态规划算法实现最长公共子序列问题的示例代码： def longest_common_subsequence(str1, str2): m = len(str1) n = len(str2) # 创建一个二维数组来存储子问题的结果 dp = [[0] * (n + 1) for _ in range(m + 1)]动态规划的递推过程 for i in ...
子序列是指从字符串中删除一些或不删除任何字符后得到的序列,但字符的相对顺序不能改变。 举例: 输入:text1 = "abcde" 和 text2 = "ace"输出:3,因为最长公共子序列是 "ace"。 2. 理解问题和递推关系 我们可以定义一个二维动态规划数组 dp[i][j],其中 dp[i][j] 表示 text1 的前 i 个字符与 text...
代码示例 下面我们通过Python代码来实现动态规划算法求解最长公共子序列的长度: deflongest_common_subsequence(X,Y):m,n=len(X),len(Y)dp=[[0]*(n+1)for_inrange(m+1)]foriinrange(1,m+1):forjinrange(1,n+1):ifX[i-1]==Y[j-1]:dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+1else:dp[i][j]=max(dp...
1143. 最长公共子序列 中等 相关标签 字符串 动态规划 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...
用一道经典的动态规划题--最长公共子序列(LCS)理解一下。虽然这道题其实并不是最有利于理解动态规划的,但是是相当经典的…… 举个不太好(没有体现重复子问题)的例子: text1 = "acb", text2 = "abb" 要求的解是"acb"和"abb" 的最长公共子序列,用我们的逻辑分析一下: ...
动态规划——最长公共子序列与最长公共子串 (含Python实现代码) 英文名称: 最长公共子序列 Longest Common Subsequence 最长公共子串 Longest Common Substring 主要区别:子串必须要连续,子序列不需要 举例: a b c d e f b 和 a b c x y b z
System.out.println("最长公共子序列长度为:"+ len);//输出最长子序列长度 System.out.print("最长公共子序列有:"); lcs.LCS_Output(lcs.B, X_temp, m, n, len, LCS); System.out.print(lcs.LCS_SET);//输出子序列集合中的元素 } }
解释:两个字符串没有公共子序列,返回 0。 提示: 1 <= text1.length <= 1000 1 <= text2.length <= 1000 输入的字符串只含有小写英文字符。 思路 本题和动态规划:718. 最长重复子数组区别在于这里不要求是连续的了,但要有相对顺序,即:"ace" 是 "abcde" 的子序列,但 "aec" 不是 "abcde" 的子序列...
【单选题】给定2个序列X={x1,x2,...,xm}和Y={y1,y2,...,yn},找出X和Y的最长公共子序列。使用动态规划法时,关键代码如下,请选出缺少部分 for (i = 1; i <= m; i++) for (j = 1; j =c[i][j-1]) { c[i][j]=c[i-1][j]; b[i][j]= 2; } else { c[i][j]=c[i]...
第九章 动态规划part11 1143.最长公共子序列 体会一下本题和 718. 最长重复子数组 的区别 文章讲解 题目 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。 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...