空间优化的动态规划法(不可记录路径) 由上面的代码可知,在整个操作过程中只用到了上一行和前一列,所以可以用一个优化把上述M×N的DP数组变成2×max(M,N)的数组。 #include<iostream>#include<cstdio>#include<bits/stdc++.h>#include<algorithm>#include<iomanip>#include<
将原串和其逆序串的最长公共子序列求出来为M..那么2*n-M就是所需要加的最少字符..因为求出的M就是指的原串中"潜伏"的最长回文.. 问题转化为求LCS..但是n最大到5000...裸的LCS需要dp[5000][5000]..显然会爆空间. .而更新的时候之于上一层的数据有关...所以空间不需要开5000*5000...滚动数组..只...
LCSforinputSequences“AGGTAB”and“GXTXAYB”is“GTAB”oflength4. 我们已经讨论了典型的基于动态规划的 LCS 解决方案。我们可以优化 LCS 问题使用的空间。我们知道 LCS 问题的递归关系是 CPP实现 /* Returns length of LCS for X[0..m-1], Y[0..n-1] */ intlcs(string&X,string&Y) { intm=X....
// 空间优化函数,求最长公共子序列的长度 // 子字符串 `X[0…m-1]` 和 `Y[0…n-1]` intLCSLength(stringX,stringY) { intm=X.length(),n=Y.length(); // 为一维数组 `curr` 和 `prev` 分配存储空间 intcurr[n+1],prev[n+1]; ...
編寫LCS 問題的空間優化版本。 我們已經討論過一個 LCS問題的迭代DP版本 使用O(m.n) 空間在哪裡 m 和n 是給定字符串的長度 X 和Y, 分別。如果只需要 LCS 的長度,則解的空間複雜度可以提高到 O(min(m, n)) 因為我們只讀取當前行的前一行。 練習這個問題 方法一:(使用兩個數組) 空間優化算法可以使用兩...