最长公共子序列
样本对应模型,讨论当前结尾的可能性
一个样本做行,一个样本做列
方法一(会超时)
public static int longestCommonSubsequence1(String s1, String s2) {
if (s1 == null || s2 == null || s1.length() == 0 || s2.length() == 0) {
return 0;
}
char[] str1 = s1.toCharArray();
char[] str2 = s2.toCharArray();
// 尝试
return process1(str1, str2, str1.length - 1, str2.length - 1);
}
public static int process1(char[] str1, char[] str2, int i, int j) {
if (i == 0 && j == 0) {
return str1[i] == str2[j] ? 1 : 0;
} else if (i == 0) {
if (str1[i] == str2[j]) {
return 1;
} else {
return process1(str1, str2, i, j - 1);
}
} else if (j == 0) {
if (str1[i] == str2[j]) {
return 1;
} else {
return process1(str1, str2, i - 1, j);
}
} else {
// str1[0...i]和str2[0...j],str1和str2都不只一个字符
//不考虑i
int p1 = process1(str1, str2, i - 1, j);
// 不考虑j
int p2 = process1(str1, str2, i, j - 1);
//i和j一定都考虑
int p3 = str1[i] == str2[j] ? (1 + process1(str1, str2, i - 1, j - 1)) : 0;
return Math.max(p1, Math.max(p2, p3));
}
}
方法二 dp表(根据前面的尝试来填dp[ ][ ])
public static int longestCommonSubsequence2(String s1, String s2) {
if (s1 == null || s2 == null || s1.length() == 0 || s2.length() == 0) {
return 0;
}
char[] str1 = s1.toCharArray();
char[] str2 = s2.toCharArray();
int N = str1.length;
int M = str2.length;
int[][] dp = new int[N][M];
dp[0][0] = str1[0] == str2[0] ? 1 : 0;
//第0行
for (int j = 1; j < M; j++) {
dp[0][j] = str1[0] == str2[j] ? 1 : dp[0][j - 1];
}
//第0列
for (int i = 1; i < N; i++) {
dp[i][0] = str1[i] == str2[0] ? 1 : dp[i - 1][0];
}
for (int i = 1; i < N; i++) {
for (int j = 1; j < M; j++) {
int p1 = dp[i - 1][j];
int p2 = dp[i][j - 1];
int p3 = str1[i] == str2[j] ? (1 + dp[i - 1][j - 1]) : 0;
dp[i][j] = Math.max(p1, Math.max(p2, p3));
}
}
return dp[N - 1][M - 1];
}
最后
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