链接:https://leetcode-cn.com/problems/longest-common-subsequence

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。

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)后组成的新字符串。
例如,"ace" 是 "abcde" 的子序列,但 "aec" 不是 "abcde" 的子序列。两个字符串的「公共子序列」是这两个字符串所共同拥有的子序列。

若这两个字符串没有公共子序列,则返回 0。

示例 1:

输入:text1 = "abcde", text2 = "ace"
输出:3
解释:最长公共子序列是 "ace",它的长度为 3。
示例 2:

输入:text1 = "abc", text2 = "abc"
输出:3
解释:最长公共子序列是 "abc",它的长度为 3。
示例 3:

输入:text1 = "abc", text2 = "def"
输出:0
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。

这道题用动态规划的方法来解,我们开一个二维数组 dp[i][j] 来存储状态,表示text1的前i个字符与text2的前j个字符的最长公共子序列。那么它的值应当有如下情况。

如果text1的第i个字符与text2的第j个字符相同,那么dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1

如果text1的第i个字符与text2的第j个字符不同,那么dp[i][j] = max(dp[i-1][j] , dp[i][j-1]). 因为已经知道第i个和第j个完全不同了,所以不用让它们都往前走了,只让text2走到j,或者只让text1走到i,就足够了。然后比较哪种结果最大,因为求的是最长公共子序列嘛,所以取最大值。

状态的转变就是这样,要注意的是,因为下标会取到dp[i-1][j-1],所以在循环时要从1开始,而不是0.

c++代码如下:

 class Solution {
public:
int longestCommonSubsequence(string text1, string text2) {
vector<vector<int>> dp(text1.length() + , vector<int>(text2.length() + ));
for(int i = ; i < text1.length() + ; i++){
for(int j = ; j < text2.length() + ; j++){
if(text1[i-] == text2[j-]) dp[i][j] = dp[i-][j-] + ;
else dp[i][j] = max(dp[i-][j], dp[i][j-]);
}
}
return dp.back().back();
}
};

LeetCode 1143 最长公共子序列的更多相关文章

  1. [LeetCode每日一题]1143. 最长公共子序列

    [LeetCode每日一题]1143. 最长公共子序列 问题 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 ...

  2. 1. 线性DP 1143. 最长公共子序列

    最经典双串: 1143. 最长公共子序列 (LCS)  https://leetcode-cn.com/problems/longest-common-subsequence/submissions/ ...

  3. 【LeetCode】最长公共子序列

    [问题]给定两个字符串A和B,长度分别为m和n,要求找出它们最长的公共子串,并返回其长度.例如:A = "HelloWorld"B = "loop"则A与B的最 ...

  4. 从最长公共子序列问题理解动态规划算法(DP)

    一.动态规划(Dynamic Programming) 动态规划方法通常用于求解最优化问题.我们希望找到一个解使其取得最优值,而不是所有最优解,可能有多个解都达到最优值. 二.什么问题适合DP解法 如 ...

  5. 子序列 sub sequence问题,例:最长公共子序列,[LeetCode] Distinct Subsequences(求子序列个数)

    引言 子序列和子字符串或者连续子集的不同之处在于,子序列不需要是原序列上连续的值. 对于子序列的题目,大多数需要用到DP的思想,因此,状态转移是关键. 这里摘录两个常见子序列问题及其解法. 例题1, ...

  6. 【python】Leetcode每日一题-最长公共子序列

    [python]Leetcode每日一题-最长公共子序列 [题目描述] 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 . ...

  7. Java实现 LeetCode 583 两个字符串的删除操作(求最长公共子序列问题)

    583. 两个字符串的删除操作 给定两个单词 word1 和 word2,找到使得 word1 和 word2 相同所需的最小步数,每步可以删除任意一个字符串中的一个字符. 示例: 输入: " ...

  8. 用python实现最长公共子序列算法(找到所有最长公共子串)

    软件安全的一个小实验,正好复习一下LCS的写法. 实现LCS的算法和算法导论上的方式基本一致,都是先建好两个表,一个存储在(i,j)处当前最长公共子序列长度,另一个存储在(i,j)处的回溯方向. 相对 ...

  9. 动态规划之最长公共子序列(LCS)

    转自:http://segmentfault.com/blog/exploring/ LCS 问题描述 定义: 一个数列 S,如果分别是两个或多个已知数列的子序列,且是所有符合此条件序列中最长的,则 ...

随机推荐

  1. Linux监控命令之==>sar

    一.使用说明 sar 是目前 Linux 上最为全面的系统性能分析工具之一,可以从多方面对系统的活动进行报告,包括:文件的读写情况.系统调用的使用情况.磁盘I/O.CPU效率.内存使用状况.进程活动及 ...

  2. centos6.9 安装mysql8

    centos6.9 安装 mysql8 # 安装mysql8 1.下载https://cdn.mysql.com//Downloads/MySQL-8.0/mysql-8.0.16-2.el6.x86 ...

  3. tz汇报

    不爽,不满意,存在太多Bug,汇报前的了解不充分,了解到了有那些领导参加,但是没有具体了解领导的时间安排,没有按照领导的时间调整汇报提纲及思路,汇报到1个半小时,领导需要参加会议,提前离开,没能够与领 ...

  4. IntelliJ IDEA 2019.3 这回真的要飞起来了,新特性抢先看!

    IntelliJ IDEA 才公布下一个主要版本 2019.3 的 Roadmap,近日就发布了 IntelliJ IDEA 2019.3 的首个早期访问版本(即 EAP 版本),版本号为 2019. ...

  5. 悼念512汶川大地震遇难同胞——选拔志愿者 HDU 2188 博弈论 巴什博奕

    悼念512汶川大地震遇难同胞--选拔志愿者 HDU 2188 博弈论 巴什博奕 题意 对于四川同胞遭受的灾难,全国人民纷纷伸出援助之手,几乎每个省市都派出了大量的救援人员,这其中包括抢险救灾的武警部队 ...

  6. 51nod1769 Clarke and math 2

    题目 实际上就是要求\(f*I^k\). 因为\(I^k\)是一个积性函数,所以我们只需要考虑如何求\(I^k(p^a)\). 把这个东西转化成一个长度为\(k\)的序列,每一位是\(\frac{i_ ...

  7. 使用SecureCRT 8.5快速打开sftp传输文件

    一般使用Windows系统上安装的SecureCRT 8.5软件远程连接Linux服务器,通常给Linux系统传输文件或者使用FTP,或者使用SFTP等其他第三方软件,有时Linux系统上还需要做其他 ...

  8. time和datetime的区别

    time在 Python 文档里,time是归类在Generic Operating System Services中,换句话说, 它提供的功能是更加接近于操作系统层面的.通读文档可知,time 模块 ...

  9. 虚拟机的linux(CentOS)系统安装

    一.安装虚拟机:VirtualBox  1.软件下载:https://www.virtualbox.org/  2.一路点击下一步完成安装 二.安装linux:CentOS6.8  1.官方网站:ht ...

  10. Spring的底层实现机制

    Spring的底层实现机制是通过Demo4j+java反射机制实现的. 使用demo4j来解析xml,使用反射机制实例化bean.