LCS(Longest Common Subsequence)
http://blog.csdn.net/zztfj/article/details/6157429
LCS(Longest Common Subsequence) 就是求两个字符串最长公共子串的问题。
比如:
String str1 = new String("adbccadebbca");
String str2 = new String("edabccadece");
str1与str2的公共子串就是bccade.
解法就是用一个矩阵来记录两个字符串中所有位置的两个字符之间的匹配情况,若是匹配则为1,否则为0。然后求出对角线最长的1序列,其对应的位置就是最长匹配子串的位置.
下面是字符串21232523311324和字符串312123223445的匹配矩阵,前者为X方向的,后者为Y方向的。不难找到,红色部分是最长的匹配子串。通过查找位置我们得到最长的匹配子串为:21232
0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0
0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0
0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0
0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0
1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0
0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0
1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0
1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0
0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0
0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
但是在0和1的矩阵中找最长的1对角线序列又要花去一定的时间。通过改进矩阵的生成方式和设置标记变量,可以省去这部分时间。下面是新的矩阵生成方式:
0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0
0 1 0 0 0 0 0 0 0 2 1 0 0 0 0
0 2 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0
1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0
0 0 0 4 0 0 0 2 1 0 0 1 0 0 0
1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 2 0 0
1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0
0 0 0 2 0 0 0 2 1 0 0 1 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0
0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
当字符匹配的时候,我们并不是简单的给相应元素赋上1,而是赋上其左上角元素的值加一。我们用两个标记变量来标记矩阵中值最大的元素的位置,在矩阵生成的过程中来判断当前生成的元素的值是不是最大的,据此来改变标记变量的值,那么到矩阵完成的时候,最长匹配子串的位置和长度就已经出来了。具体算法如下:
public static void getLCString(char[] str1, char[] str2)
{ int str1Lent=str1.length;
int str2Lent=str2.length;
int[][] tempArray=new int[str1Lent][str2Lent];
int arrayLegth=Math.max(str1.length, str2.length); int[] beginMaxIndex=new int[arrayLegth]; //字符串起始坐标
int[] endMaxIndex=new int[arrayLegth]; //字符串介绍坐标
//例如 beginMaxIndex[0]=1,beginMaxIndex=3,代表str2的起始坐标的字串为1结束为3=dbb int maxLenth=0;
int moveIndex=0;//相同长度的字符个数
for(int i=0;i<str1.length;i++){
for(int j=0;j<str2.length;j++){
if(str1[i]==str2[j]){
if(i==0||j==0){
tempArray[i][j]=1;
}else{
tempArray[i][j]=tempArray[i-1][j-1]+1;
}
if(tempArray[i][j]>maxLenth){
maxLenth=tempArray[i][j];
endMaxIndex[0]=j+1;
beginMaxIndex[0]=j+1-maxLenth;
moveIndex=0; }else if(maxLenth==tempArray[i][j]){
moveIndex++;
endMaxIndex[moveIndex]=j+1;
beginMaxIndex[moveIndex]=j+1-maxLenth;
}
}
}
}
if(moveIndex>0){
for(int i=0;i<moveIndex;i++){
int start=beginMaxIndex[i];
int end=endMaxIndex[i]; for(int j=start;j<end;j++){
System.out.print(str2[j]);
}
System.out.println("");
}
}
} public static void main(String[] args) { String str1 = new String("adbba1234");
String str2 = new String("adbbf1234sa");
getLCString(str1.toCharArray(),str2.toCharArray());
}
这样做速度比较快,但是花的空间太多。我们注意到在改进的矩阵生成方式当中,每生成一行,前面的那一行就已经没有用了。因此我们只需使用一维数组即可。最终的代码如下:
package lz77decompress;
public class LCString2 {
public static void getLCString(char[] str1, char[] str2)
{
int i,j;
int len1,len2;
len1 = str1.length;
len2 = str2.length;
int maxLen = len1 > len2?len1:len2;
int[] max = new int[maxLen];
int[] maxIndex = new int[maxLen];
int[] c = new int[maxLen];
for (i = 0; i < len2 ; i++)
{
for (j = len1 -1; j >= 0; j--)
{
if (str2[i] == str1[j])
{
if ( ( i == 0) || (j == 0) )
c[j] = 1;
else
c[j] = c[j-1] + 1;
}
else
{
c[j] = 0;
}
if (c[j] > max[0])
{ //如果是大于那暂时只有一个是最长的,而且要把后面的清0;
max[0] = c[j];
maxIndex[0] = j;
for (int k = 1; k < maxLen; k++)
{
max[k] = 0;
maxIndex[k] = 0;
}
}
else if (c[j] == max[0])
{ //有多个是相同长度的子串
for (int k = 1; k < maxLen; k++)
{
if (max[k] == 0)
{
max[k] = c[j];
maxIndex[k] = j;
break; //在后面加一个就要退出循环了
}
}
}
}
}
for (j = 0; j < maxLen; j++)
{
if (max[j] > 0)
{
System.out.println("第" + (j + 1) + "个公共子串:");
for (i = maxIndex[j] - max[j] + 1; i <= maxIndex[j]; i++)
System.out.print(str1[i]);
System.out.println(" ");
}
}
}
public static void main(String[] args) {
String str1 = new String("adbba1234");
String str2 = new String("adbbf1234sa");
getLCString(str1.toCharArray(),str2.toCharArray());
}
}
LCS(Longest Common Subsequence)的更多相关文章
- 动态规划之最长公共子序列LCS(Longest Common Subsequence)
一.问题描述 由于最长公共子序列LCS是一个比较经典的问题,主要是采用动态规划(DP)算法去实现,理论方面的讲述也非常详尽,本文重点是程序的实现部分,所以理论方面的解释主要看这篇博客:http://b ...
- LCS(Longest Common Subsequence)最长公共子序列
最长公共子序列(LCS)是一个在一个序列集合中(通常为两个序列)用来查找所有序列中最长子序列的问题.这与查找最长公共子串的问题不同的地方是:子序列不需要在原序列中占用连续的位置 .最长公共子序列问题是 ...
- 动态规划求最长公共子序列(Longest Common Subsequence, LCS)
1. 问题描述 子串应该比较好理解,至于什么是子序列,这里给出一个例子:有两个母串 cnblogs belong 比如序列bo, bg, lg在母串cnblogs与belong中都出现过并且出现顺序与 ...
- LCS(Longest Common Subsequence 最长公共子序列)
最长公共子序列 英文缩写为LCS(Longest Common Subsequence).其定义是,一个序列 S ,如果分别是两个或多个已知序列的子序列,且是所有符合此条件序列中最长的,则 S 称为已 ...
- UVA 10405 Longest Common Subsequence (dp + LCS)
Problem C: Longest Common Subsequence Sequence 1: Sequence 2: Given two sequences of characters, pri ...
- 最长公共字串算法, 文本比较算法, longest common subsequence(LCS) algorithm
''' merge two configure files, basic file is aFile insert the added content of bFile compare to aFil ...
- Longest common subsequence(LCS)
问题 说明该问题在生物学中的实际意义 Biological applications often need to compare the DNA of two (or more) different ...
- LintCode Longest Common Subsequence
原题链接在这里:http://www.lintcode.com/en/problem/longest-common-subsequence/ 题目: Given two strings, find t ...
- Longest Common Subsequence
Given two strings, find the longest common subsequence (LCS). Your code should return the length of ...
随机推荐
- 机器学习:Jupyter Notebook中numpy的使用
一.Jupyter Notebook的魔法命令 # 模块/方法 + ?或者help(模块/方法):查看模块/方法的解释文档: 1)%run # 机械学习中主要应用两个魔法命令:%run.%timeit ...
- Python:easygui的安装、导入、使用、设置
转于:https://blog.csdn.net/sinat_37390744/article/details/55211652 博主:钏的博客 一.下载安装 1)下载0.96的easygui.htt ...
- 一:安装Scala
Scala是一种类似Java的纯面向对象的函数式编程语言,由于函数具有明确的确定输入对确定输出的关系,所以适合推理和计算,一切函数都可以看成一系列的计算组成,另外由于Scala函数是没有副作用和透明的 ...
- 谷歌浏览器的input自动填充出现黄色背景解决方案(在已经输入内容之后)
当你之前提交过表单,再次获取input焦点时,会有一个记录之前填写过的文本的下拉列表式的自动填充效果且带有黄色背景, 这个填充功能本身是没什么问题的,但是谷歌浏览器给了个莫名其妙的黄色背景,用css样 ...
- 菜鸟学Nhibernate 之路---(1)
首先说一下我为什么要学这个Nhibernate,现在在公司做项目后台的逻辑层都是用动软生成的简单三层,搞来搞去都是这些东西,代码冗余量很大,每个类方法基本上都一样,真是纯正的码农,虽然后来我也尝试使用 ...
- Linux中发布项目的一些命令笔记
记一下,Linux中发布项目的一些难记的命令: .安装jdk a.检测是否安装了jdk 运行java -version b.若有需要将其卸载 c.查看安装那些jdk rpm -qa | grep ja ...
- SpringBoot04 SpringBoot 和 MyBatis 整合
1 所需的jar包 mysql驱动包:mysql-connector-java 数据库链接池:druid mybatis对应jar包:mybatis-spring-boot-starter 分页查询对 ...
- 树莓派 Learning 001 装机 ---之 1 安装NOOBS系统
树莓派安装NOOBS系统 (使用的树莓派板卡型号:Raspberry Pi 2 Model B V1.1)(板卡的型号在板子正面的丝印层上印着,你可以看到.) RASPBERRY PI 2 MODEL ...
- error C2039: “addTextureMesh”: 不是“pcl::visualization::PCLVisualizer”的成员
error C2039: "addTextureMesh": 不是"pcl::visualization::PCLVisualizer"的成员 PCL 1.6 ...
- cygwin主要命令
基本操作命令: ---------------------------------------------------------------------- --------------------- ...