在一些情况下,可以通过优化算法来提升性能。 我们可以使用滑动窗口的方法来求解最长公共子串。首先,我们固定字符串A,然后将字符串B从左到右依次和A进行比较。当A和B的某个位置的字符匹配时,我们可以认为找到了一个新的公共子串的开始位置。我们记录当前的起始位置和最大长度,并在后续的比较中更新这两个值。 下面...
比如字符串1:BDCABA;字符串2:ABCBDAB。则这两个字符串的最长公共子序列长度为4,最长公共子序列是:BCBA 二、算法求解 这是一个动态规划的题目。对于可用动态规划求解的问题,一般有两个特征:①最优子结构;②重叠子问题 ①最优子结构 设X=(x1,x2,...,xn)和Y=(y1,y2,...,ym)是两个序列,将X和Y的最...
1、通过字符串1从全长开始判断是否存在于字符串2中,如果不存在则迭代至只有1位字符 2、通过列表来保存结果,以免出现有多个同长的最长子串情况 3、选择长度短的字符串作为操作字符串,以提升效率 def getLongestSameStr(str1, str2): # 判断两个字符串长短,取短的那个进行操作 if len(str1) > len(str2): ...
使用一个L(i,j),这里代表的是S1字符串的前m位中的前i个字符和S2字符串的前n位的前j个字符的最长公共子序列的长度,对于该问题的状态转移方程分为3种情况,分别是,当m和n都是0的时候,则有L(m,n)=0,第二种情况是当m和n都大于0的时候,并且对应的S1的m位字符和S2的n位字符相同时,L(m,n)=L(m-1,...
求两个字符串的最长公共子串(python版) str_a ="linmo,test.ok"str_b ="linmo.test.yes"tmp = []# 遍历:从最长的开始foriinrange(len(str_a),0, -1):forjinrange(len(str_a) +1- i): sub = str_a[j:j + i]# 得到子串,判断其是否在str_b中ifsubinstr_b:...
如下所示: # coding:utf-8 求两个字符串的最长公共子串 思想:建立一个二维数组,保存连续位相同与否的状态 def getNumofCommonSubstr(str1, str2)...
给定两个字符串,求解这两个字符串的最长公共子序列(Longest Common Sequence)。比如字符串1:BDCABA;字符串2:ABCBDAB。则这两个字符串的最长公共子序列长度为4,最长公共子序列是:BCBA 二、算法求解 这是一个动态规划的题目。对于可用动态规划求解的问题,一般有两个特征:①最优子结构;②重叠子问题 ...
求两个字符串的最长公共子串 思想:建立一个二维数组,保存连续位相同与否的状态''' # 计算公共子串长度 defgetNumofCommonSubstr(str1,str2):lstr1=len(str1)lstr2=len(str2)record=[[0foriinrange(lstr2+1)]forjinrange(lstr1+1)]# 多一位 ...
1)遍历s1短字符串2)判断短字符串s1[i:j]是否在s2中,并通过长度比较来求出最长公共子序列。 while True: try: s1=input() s2=input() if len(s1)>len(s2):#总体思路:从短的字符串中取子串,看其在长字符串中是否存在 s1,s2=s2,s1 length=0 for i in range(len(s1)): for j in range(i+1...
一、问题描述 给定两个字符串，求这两个字符串的最长公共子序列（Longest Common Sequence）。以字符串1：BDCABA和字符串2：ABCBDAB为例，这两个字符串的最长公共子序列长度为4，最长公共子序列是：BCBA。二、算法求解 这是一个动态规划的题目。动态规划的两个主要特征是：最优子结构和重叠子问题。首...