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母串保持一致,我们将其称为公共子序列。最长公共子序列(Longest Common Subsequence,LCS),顾名思义,是指在所有的子序列中最长的那一个。子串是要求更严格的一种子序列,要求在母串中连续地出现。在上述例子的中,最长公共子序列为blog(cnblogs,belong),最长公共子串为lo(cnblogs, belong)。

2. 求解算法

对于母串X=<x1,x2,⋯,xm>, Y=<y1,y2,⋯,yn>,求LCS与最长公共子串。
暴力解法
假设 m<n, 对于母串X,我们可以暴力找出2的m次方个子序列,然后依次在母串Y中匹配,算法的时间复杂度会达到指数级O(n∗2的m次)。显然,暴力求解不太适用于此类问题。
动态规划
假设Z=<z1,z2,⋯,zk>是X与Y的LCS, 我们观察到
如果Xm=Yn,则Zk=Xm=Yn,有Zk−1是Xm−1与Yn−1的LCS;
如果Xm≠Yn,则Zk是Xm与Yn−1的LCS,或者是Xm−1与Yn的LCS。
因此,求解LCS的问题则变成递归求解的两个子问题。但是,上述的递归求解的办法中,重复的子问题多,效率低下。改进的办法——用空间换时间,用数组保存中间状态,方便后面的计算。这就是动态规划(DP)的核心思想了。
DP求解LCS
用二维数组c[i][j]记录串x1x2⋯xi与y1y2⋯yj的LCS长度,则可得到状态转移方程

代码实现

 public static int lcs(String str1, String str2) {
int len1 = str1.length();
int len2 = str2.length();
int c[][] = new int[len1+][len2+];
for (int i = ; i <= len1; i++) {
for( int j = ; j <= len2; j++) {
if(i == || j == ) {
c[i][j] = ;
} else if (str1.charAt(i-) == str2.charAt(j-)) {
c[i][j] = c[i-][j-] + ;
} else {
c[i][j] = max(c[i - ][j], c[i][j - ]);
}
}
}
return c[len1][len2];
}

DP求解最长公共子串

前面提到了子串是一种特殊的子序列,因此同样可以用DP来解决。定义数组的存储含义对于后面推导转移方程显得尤为重要,糟糕的数组定义会导致异常繁杂的转移方程。考虑到子串的连续性,将二维数组c[i][j]用来记录具有这样特点的子串——结尾同时也为为串x1x2⋯xi与y1y2⋯yj的结尾——的长度。
得到转移方程:

最长公共子串的长度为 max(c[i,j]), i∈{1,⋯,m},j∈{1,⋯,n}。
代码实现

 public static int lcs(String str1, String str2) {
int len1 = str1.length();
int len2 = str2.length();
int result = ; //记录最长公共子串长度
int c[][] = new int[len1+][len2+];
for (int i = ; i <= len1; i++) {
for( int j = ; j <= len2; j++) {
if(i == || j == ) {
c[i][j] = ;
} else if (str1.charAt(i-) == str2.charAt(j-)) {
c[i][j] = c[i-][j-] + ;
result = max(c[i][j], result);
} else {
c[i][j] = ;
}
}
}
return result;
}

例题

pat-C4 L2-008  最长对称的回文串

 #include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N=1e3+;
char s1[N],s2[N];
int dp[N][N];
int main ()
{
gets (s1+); strcpy(s2+,s1+);
int len=strlen(s1+);
reverse(s2+, s2++len);
int ans=;
for (int i=;i<=len;i++)
for (int j=;j<=len;j++) {
if (i==||j==) dp[i][j]=;
else if (s1[i]==s2[j]) {
dp[i][j]=dp[i-][j-]+;
ans=max (ans,dp[i][j]);
}
else dp[i][j]=;
}
printf ("%d\n",ans);
return ;
}

最长公共子序列与最长公共字串 (dp)转载http://blog.csdn.net/u012102306/article/details/53184446的更多相关文章

  1. [Python]最长公共子序列 VS 最长公共子串[动态规划]

    前言 由于原微软开源的基于古老的perl语言的Rouge依赖环境实在难以搭建,遂跟着Rouge论文的描述自行实现. Rouge存在N.L.S.W.SU等几大子评估指标.在复现Rouge-L的函数时,便 ...

  2. hdu 1950 最长上升子序列(lis) nlogn算法【dp】

    这个博客说的已经很好了.http://blog.csdn.net/shuangde800/article/details/7474903 简单记录一下自己学的: 问题就是求一个数列最长上升子序列的长度 ...

  3. [Data Structure] LCSs——最长公共子序列和最长公共子串

    1. 什么是 LCSs? 什么是 LCSs? 好多博友看到这几个字母可能比较困惑,因为这是我自己对两个常见问题的统称,它们分别为最长公共子序列问题(Longest-Common-Subsequence ...

  4. 动态规划 最长公共子序列 LCS,最长单独递增子序列,最长公共子串

    LCS:给出两个序列S1和S2,求出的这两个序列的最大公共部分S3就是就是S1和S2的最长公共子序列了.公共部分 必须是以相同的顺序出现,但是不必要是连续的. 选出最长公共子序列.对于长度为n的序列, ...

  5. 【ZH奶酪】如何用Python计算最长公共子序列和最长公共子串

    1. 什么是最长公共子序列?什么是最长公共子串? 1.1. 最长公共子序列(Longest-Common-Subsequences,LCS) 最长公共子序列(Longest-Common-Subseq ...

  6. 用Python计算最长公共子序列和最长公共子串

    如何用Python计算最长公共子序列和最长公共子串 1. 什么是最长公共子序列?什么是最长公共子串? 1.1. 最长公共子序列(Longest-Common-Subsequences,LCS) 最长公 ...

  7. 动态规划1——最长递增子序列、最长公共子序列、最长公共子串(python实现)

    目录 1. 最长递增序列 2. 最长公共子序列 3. 最长公共子串 1. 最长递增序列 给定一个序列,找出其中最长的,严格递增的子序列的长度(不要求连续). 解法一:动态规划 通过一个辅助数组记录每一 ...

  8. O(n log n)求最长上升子序列与最长不下降子序列

    考虑dp(i)表示新上升子序列第i位数值的最小值.由于dp数组是单调的,所以对于每一个数,我们可以二分出它在dp数组中的位置,然后更新就可以了,最终的答案就是dp数组中第一个出现正无穷的位置. 代码非 ...

  9. 最长公共子序列PK最长公共子串

    1.先科普下最长公共子序列 & 最长公共子串的区别: 找两个字符串的最长公共子串,这个子串要求在原字符串中是连续的.而最长公共子序列则并不要求连续. (1)递归方法求最长公共子序列的长度 1) ...

随机推荐

  1. android开发环境搭建教程

    首先安装jdk,然后下载android studio,双击安装即可. 官网:http://www.android-studio.org/ 直接下载链接:https://dl.google.com/dl ...

  2. 3.python函数编程-reduce函数

    reduce将所有数据压缩到一起,得到一个最终的结果. 在python2中可以直接使用,在python3中需要导入 from functools import reduce 自己实现代码: num = ...

  3. UVa 10891 - Game of Sum 动态规划,博弈 难度: 0

    题目 https://uva.onlinejudge.org/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=8&page=show_problem&a ...

  4. pyhton-函数初级

    f = open("司马光砸缸", mode="r+", encoding="utf-8") f.seek(12) f.truncate() ...

  5. HTTP协议详细解析

    HTTP协议详解 HTTP协议(HyperText Transfer Protocol,超文本传输协议)是因特网上应用最为广泛的一种网络传输协议,所有的WWW文件都必须遵守这个标准. HTTP是一个基 ...

  6. 在docker hub,用github的dockerfile自动生成docker镜像

    简介: 我已经深深的爱上了docker技术. 在日常使用中,经常看到docker hub 中有很多autobuild的镜像.基本使用是在github中上传dockerfile,过一会儿,docker ...

  7. 卷积与反卷积以及步长stride

    1. 卷积与反卷积 如上图演示了卷积核反卷积的过程,定义输入矩阵为 I(4×4),卷积核为 K(3×3),输出矩阵为 O(2×2): 卷积的过程为:Conv(I,W)=O 反卷积的过称为:Deconv ...

  8. SpringWeb项目常用注解简单介绍

    注解分为两类: 一类是使用Bean,即是把已经在xml文件中配置好的Bean拿来用,完成属性.方法的组装:比如@Autowired , @Resource,可以通过byTYPE(@Autowired) ...

  9. RabbitMQ 设置队列的过期时间

    设置队列的过期时间非常简单,在声明队列时,设置x-expires参数即可.当队列的生存周期超时后,RabbitMQ server会自动将该队列删除. 代码如下: channel.QueueDeclar ...

  10. Linux 目录配置标准:FHS

    目录 应放置内容 /bin 和/user/目录下的/bin/都是用来保存的系统命令 /sbin 和/user/目录下的/sbin是用来保存root的系统命令 /boot 这个目录主要放置开机所用的文件 ...