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
- Git 权限控制
除了 Git 命令,权限控制也是 Git 中极为重要的组成部分,本文主要介绍 GitLab 系统提供的最常用的权限控制功能. 一.分配成员角色 首先来了解下,Git 中的五种角色: 每一种角色所拥有的 ...
- javascript中string的用法总结
javascript中很经常的会用到string类型的变量,对此,总结了几种常用操作或者方法:创建.拼接.子串.大小写转换.判断字符串相等.字符串查找等几种.下面将一一简单描述. 一.js中strin ...
- Shiro 权限管理filterChainDefinitions过滤器配置
博客转载:http://blog.csdn.net/userrefister/article/details/47807075 /** * Shiro-1.2.2内置的FilterChain * @s ...
- POJ(2186)强连通分量分解
#include<cstdio> #include<vector> #include<cstring> using namespace std; ; vector& ...
- web攻击之二:CSRF跨站域请求伪造
CSRF是什么? (Cross Site Request Forgery, 跨站域请求伪造)是一种网络的攻击方式,它在 2007 年曾被列为互联网 20 大安全隐患之一,也被称为“One Click ...
- Java常见设计模式之适配器模式
在阎宏博士的<JAVA与模式>一书中开头是这样描述适配器(Adapter)模式的: 适配器模式把一个类的接口变换成客户端所期待的另一种接口,从而使原本因接口不匹配而无法在一起工作的两个类能 ...
- 安装mariadb并修改配置文件
实验环境:CentOS7 #安装mariadb-server包#修改mariadb配置文件/etc/my.cnf.d/server.cnf#添加 skip_name_resolve=ON #不执行将I ...
- Python-socket发送文件并解决粘包问题
服务器端要先根据客户端要下载的文件进行判断是否存在,还要根据文件大小来进行传送,最后还要比对文件的md5值来判断传送的文件是否正确,通过判断剩余字节来解决粘包问题 服务器端 # -*- coding: ...
- Centos6.5安装JDK8教程(一)
[原] 转载请注明原文地址, 保持对知识基本尊重,谢谢! Win7宿主系统 VmWareWorkstation 11应用下的 Centos6.5系统. /******************* ...
- GIT URI
https://u3shadow@code.google.com/p/myandorid/