最长公共子序列Python,最长公共子序列动态规划C语言

　　以前这个问题总是和最长的常用部分列混淆，所以就背下来了。如果当前元素匹配，动态规划的变换方程可以满足dp[i][j]=1 dp[i-1][j-1]，否则DP[I][J]=0；本题目动态编程创建的答案dp数组的大小取决于DP[str 1 . length((1)][str 2 . length]]和DP[str 1]的版本。长度]] [str2。长度】。

　　算法1的思路。两个字符串分别由行和列组成二维矩阵。

　　2.比较二维矩阵中每个点对应的矩阵字符是否相等。如果相等，则将值设置为1；否则，将其设置为0。

　　3.通过查找值为1的最长对角线，可以找到最长的公共子串。

　　和str2具有五个公共子列，但是最长的公共子列的长度为5。

　　其实这是最容易理解的，因为做了就会计算出最长的对角线。这一步很麻烦，按照以下思路改进。

　　二维矩阵元素的值从dp[i][j]=1转移到dp[i][j]=1 dp[i-1][j-1]。所以可以避免后期求对角线长度的操作。使用长度变量记录代码中的最大值。

　　导入Java . util . *；public class main { publicstaticvoidmain(string[]args)scannerin=new scanner)system . in；字符串S1=in . next(；字符串S2=in . next(；char[]ch1=S1 . tochararray(；char[]CH2=S2 . tochararray(；int[][]DP=new int[ch1 . length][CH2 . length]；int length=0；for(intI=0；i ch1.lengthI)for(intj=0；j ch2.lengthj()if)ch1[I]==CH2[j])if)i0j 0){ DP[I][j]=DP[I-1][j-1]1；} else { DP[I][j]=1；}Length=math.max(长度，DP[I][j]；} else { DP[I][j]=0；}}system.out.println(长度)；}个人认为初始化第一行的第一列最好放在两个for循环中。因为长度的更新是在for循环中，如果只有一个相同的字符，比如“a”和“abcef”，那么初始化语句就会出现在外面，长度不会更新为，最后的错误结果是0。

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