首先定义一个给定序列的子序列,就是将给定序列中零个或多个元素去掉之后得到的结果,其形式化定义如下:给定一个序列X = <x1,x2 ,..., xm>,另一个序列Z =<z1,z2 ,..., zk> 满足如下条件时称为X的子序列,即存在一个严格递增的X的下标序列<i1,i2 ,..., ik>,对于所有j = 1,2,...,k,满足xij = zj,例如,Z=<B,C,D,B>是X=<A,B,C,B,D,A,B>的子序列,对应的下标序列为&l

题目: 给出两个字符串A B,求A与B的最长公共子序列(子序列不要求是连续的). 比如两个串为: abcicba abdkscab ab是两个串的子序列,abc也是,abca也是,其中abca是这两个字符串最长的子序列. Input 第1行:字符串A 第2行:字符串B (A,B的长度 <= 1000) Output 输出最长的子序列,如果有多个,随意输出1个. Input示例 abcicba abdkscab Output示例 abca 分析: 这次要打印LCS, 所以需要额外的处理: 一般LC

给出两个字符串A B,求A与B的最长公共子序列(子序列不要求是连续的). 比如两个串为:   abcicba abdkscab   ab是两个串的子序列,abc也是,abca也是,其中abca是这两个字符串最长的子序列. Input 第1行:字符串A 第2行:字符串B (A,B的长度 <= 1000) Output 输出最长的子序列,如果有多个,随意输出1个. Input示例 abcicba abdkscab Output示例 abca 问题定义• 子序列– X=(A, B, C, B, D,

给出两个字符串A B,求A与B的最长公共子序列(子序列不要求是连续的). 比如两个串为: abcicba abdkscab ab是两个串的子序列,abc也是,abca也是,其中abca是这两个字符串最长的子序列. 收起 输入 第1行:字符串A 第2行:字符串B (A,B的长度 <= 1000) 输出 输出最长的子序列,如果有多个,随意输出1个. 输入样例 abcicba abdkscab 输出样例 abca #include <iostream> #include<cstdio&g

晴神这个的最巧妙之处,在于用dp[i][0] = dp[0][j] = 0的边界条件 这样从1的下标开始填数组的时候,递推公式dp[i-1][j-1]之类的不会报错 #include <iostream> #include <string> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; int main() { string str1, str2; cin >> str1

求LCS的长度,Java版本: public static int LCS(int[]a,int[] b) { int [][]c=new int[a.length+1][b.length+1]; for(int i=1;i<=a.length;i++) { for(int j=1;j<=b.length;j++) { if(a[i-1]==b[j-1]) c[i][j]=c[i-1][j-1]+1; else c[i][j]=Math.max(c[i-1][j], c[i][j-1]); }

类似于LCS的动态规划,指标函数的分解. 题目链接:https://uva.onlinejudge.org/external/16/1625.pdf 题目大意:两个颜色序列,将他们合并,合并的时候,每次都从开头拿颜色,对于每一个颜色c来说,都有他的跨度l(c),就是最后的位置与最前的位置的差值,就怎样的排列是的所有l(c)总和最小. 分析:从两个串中随机拿字符,解答树是特别大的. d(i,j) p拿前 I 个字符, q拿前 j 个字符 所要的代价. n,m<=5000,二维数组改成滚动数组. 这

Copyright © 1900-2016, NORYES, All Rights Reserved. http://www.cnblogs.com/noryes/ 欢迎转载,请保留此版权声明. ----------------------------------------------------------------------------------------- 动态规划的本质不在于是递推或是递归,也不需要纠结是不是内存换时间. 理解动态规划并不需要数学公式介入,只是完全解释清楚需要点

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 S 称为已知序列的最长公共子序列. 例如:输入两个字符串 BDCABA 和 ABCBDAB,字符串 BCBA 和 BDAB 都是是它们的最长公共子序列,则输出它们的长度 4,并打印任意一个子序列. (Note: 不要求连续) 判断字符串相似度的方法之一 - LCS 最长公共子序列越长,越相似. Ju

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

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://blog.csdn.net/yysdsyl/article/details/4226630.之前看书,不是很明白,引用的这篇博客通过实例可以很清楚的解释,更好理解动态规划这个问题. 二.程序设计 //下面的这个函数是用来显示最长公共子序列的,利用递归函数完成 三.程序结果 这是常见的例子:将所有满足条

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,其子序列共有2的n次方个,这样的话这种算法的时间复杂度就为指数级 了,这显然不太适合用于序列很长的求解了. 解法二:既然学到了动态规划,就来看看能否用动态规划的思想来解决这个问题.要使用动态规划,必须满足两个条 件:有最优子结构和重叠子问题.为了便于学习,我们先来了解下这两个概念. 如果问题的一个最

From:http://my.oschina.net/leejun2005/blog/117167 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. 2.最长公共子串 其实这是一个序贯决策问题,可以用动态规划来求解.我们采用一个二维矩阵来记录中间的结果.这个二维矩阵怎么构造呢?直接举个例子吧:"bab"和"caba"(当然我们现在一眼就可以看出来最长公共子串是

原文:算法起步之动态规划LCS 前一篇文章我们了解了什么是动态规划问题,这里我们再来看动态规划另一个经典问题,最长公共子序列问题(LCS),什么是子序列,我们定义:一个给定序列将其中的0个或者多个元素去掉之后得到的序列就是他的子序列.例如序列x包含(a,b,c,b,d,a,b)那么序列y(b,c,d,b)就是x的一个子序列.公共子序列则是两个序列的公共的子序列,而最长公共子序列则是从两个序列的公共子序列中挑选出长度最长的子序列. 我们用我们说的动态规划的四步来分析这个问题.一刻画最长公共子序列的

问题描述: 问题] 求两字符序列的最长公共字符子序列 注意: 并不要求子串(字符串一)的字符必须连续出现在字符串二中. 思路分析: 最优子结构和重叠子问题的性质都具有,所以要采取动态规划的算法 最长公共子序列的结构 设序列X=x1, x2, -, xm和Y=y1, y2, -, yn的一个最长公共子序列Z=z1, z2, -, zk,则: 1.若xm=yn,则zk=xm=yn且Zk-1是Xm-1和Yn-1的最长公共子序列: 2.若xm≠yn且zk≠xm ,则Z是Xm-1和Y的最长公共子序列: 3

题目: 求解两个字符串的最长公共子序列.如 AB34C 和 A1BC2   则最长公共子序列为 ABC. 思路分析:可以用dfs深搜,这里使用到了前面没有见到过的双重循环递归.也可以使用动态规划,在建表的时候一定要注意初始化以及在发现规律的时候一定要想怎么利用前面已经算过的结果来得到现在的结果,或者利用其他的一些规律来发现能够解题的规律. 图中单元格需要填上相应的数字(这个数字就是dp[i][j]的定义,记录的LCS的长度值).可以发现规律,简单来说:如果横竖(i,j)对应的两个元素相等,该格子

一.最长公共子序列问题(LCS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序列,并返回其长度.例如: A = "HelloWorld"    B = "loop" 则A与B的最长公共子序列为 "loo",返回的长度为3.此处只给出动态规划的解法:定义子问题dp[i][j]为字符串A的第一个字符到第 i 个字符串和字符串B的第一个字符到第 j 个字符的最长公共子序列,如A为“app”,B为“apple”,dp[2][3]

动态规划的一般思路是分为四步,即:寻找最优子结构.递归定义最优子结构.自底向上求解最优子结构和构造最优解. 接下来我列举出几个常见的动态规划面试题进行说明. (1)数学三角形:比较简单,直接贴一个我看到的讲得最清楚的文章,http://blog.csdn.net/baidu_28312631/article/details/47418773 (2)LIS:最长上升子序列问题. 思路1: 其实就是寻找f(n)和f(n-1)之间的关系,对于一个序列,f(n)要么等于f(n-1),要么等于f(n-1)

摘自 https://www.cnblogs.com/hapjin/p/5572483.html 这位大佬写的对理解DP也很有帮助,我就直接摘抄过来了,代码部分来自我做过的题 一,问题描述 给定两个字符串,求解这两个字符串的最长公共子序列(Longest Common Sequence).比如字符串1:BDCABA:字符串2:ABCBDAB 则这两个字符串的最长公共子序列长度为4,最长公共子序列是:BCBA 二,算法求解 这是一个动态规划的题目.对于可用动态规划求解的问题,一般有两个特征:①最优

一.Description A palindrome is a symmetrical string, that is, a string read identically from left to right as well as from right to left. You are to write a program which, given a string, determines the minimal number of characters to be inserted into