我是靠谱客的博主 快乐眼神,这篇文章主要介绍动态规划之最长公共子序列最长公共子序列,现在分享给大家,希望可以做个参考。

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

以上就是快乐眼神最近收集整理的关于动态规划之最长公共子序列最长公共子序列的全部内容,更多相关动态规划之最长公共子序列最长公共子序列内容请搜索靠谱客的其他文章。

本图文内容来源于网友提供,作为学习参考使用,或来自网络收集整理,版权属于原作者所有。
点赞(50)

评论列表共有 0 条评论

立即
投稿
返回
顶部