动态规划策略实现最长公共子序列。 最长公共子序列问题：对两个类型相同的序列（输入），用动态规划方法计算他们的最长公共子序列，并输出最长公共子序列的长度值。

好的，最长公共子序列问题可以用动态规划策略来解决。下面是动态规划策略的实现步骤：

1.定义状态：设dp[i][j]为序列1的前i个元素和序列2的前j个元素的最长公共子序列长度。

2.状态转移方程：如果序列1的第i个元素与序列2的第j个元素相同，则dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1；否则dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])。

3.初始化：dp[0][j] = 0, dp[i][0] = 0。

4.输出结果：dp[m][n]即为两个序列的最长公共子序列长度。

下面是Python代码实现：

def longest_common_subsequence(str1, str2):
    m, n = len(str1), len(str2)
    dp = [[0] * (n+1) for _ in range(m+1)]
    for i in range(1, m+1):
        for j in range(1, n+1):
            if str1[i-1] == str2[j-1]:
                dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1
            else:
                dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])
    return dp[m][n]

调用该函数，可以得到两个序列的最长公共子序列长度。

相关问题

Python动态规划策略实现最长公共子序列。最长公共子序列问题：对两个类型相同的序列（输入），用动态规划方法计算他们的最长公共子序列，并输出最长公共子序列和最长公共子序列的长度值。

好的，这是一个经典的动态规划问题。我们可以使用一个二维数组dp[i][j]表示序列1的前i个字符和序列2的前j个字符的最长公共子序列的长度。具体实现步骤如下：

1. 初始化dp数组，dp[0][j]和dp[i][0]均为0，表示空序列的最长公共子序列长度为0。

2. 遍历序列1和序列2，如果当前字符相等，则dp[i][j] = dp[i-1][j-1]+1；否则，dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])，即选择序列1前i-1个字符和序列2前j个字符的最长公共子序列长度，或者选择序列1前i个字符和序列2前j-1个字符的最长公共子序列长度。

3. 最后，根据dp数组反向回溯，找到最长公共子序列。

下面是Python代码实现：

def lcs(s1, s2):
    m, n = len(s1), len(s2)
    dp = [[0] * (n+1) for _ in range(m+1)]
    for i in range(1, m+1):
        for j in range(1, n+1):
            if s1[i-1] == s2[j-1]:
                dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1
            else:
                dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])
    res = ""
    i, j = m, n
    while i > 0 and j > 0:
        if s1[i-1] == s2[j-1]:
            res = s1[i-1] + res
            i -= 1
            j -= 1
        elif dp[i-1][j] > dp[i][j-1]:
            i -= 1
        else:
            j -= 1
    return res, dp[m][n]

这个函数接受两个字符串作为参数s1和s2，返回它们的最长公共子序列和最长公共子序列的长度值。

动态规划策略实现最长公共子序列python

最长公共子序列问题是一种经典的动态规划问题，在此为您提供 Python 代码实现：

def lcs(str1, str2):
    m = len(str1)
    n = len(str2)
    # 创建一个 m+1 行，n+1列的二维数组，用于保存子问题的最优解
    dp = [[0] * (n+1) for _ in range(m+1)]
    # 计算子问题的最优解
    for i in range(1, m+1):
        for j in range(1, n+1):
            if str1[i-1] == str2[j-1]:
                dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1
            else:
                dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])
    # 返回最长公共子序列的长度以及最长公共子序列本身
    return dp[m][n], get_lcs(dp, str1, str2)

def get_lcs(dp, str1, str2):
    i, j = len(str1), len(str2)
    lcs_str = ''
    while i > 0 and j > 0:
        if str1[i-1] == str2[j-1]:
            lcs_str = str1[i-1] + lcs_str
            i -= 1
            j -= 1
        elif dp[i-1][j] >= dp[i][j-1]:
            i -= 1
        else:
            j -= 1
    return lcs_str

这个代码中，我们首先创建一个二维数组 dp 来保存子问题的最优解。然后，我们使用两个嵌套的循环遍历 str1 和 str2 中的每个字符，并计算子问题的最优解。最后，我们返回最长公共子序列的长度以及最长公共子序列本身。

在计算子问题的最优解时，我们会根据当前字符是否相等来进行判断。如果相等，那么最长公共子序列的长度应该加上 1，同时我们需要继续考虑 str1 和 str2 中下一个字符的匹配。如果不相等，我们就需要在 str1 和 str2 中分别跳过一个字符，然后继续考虑下一个字符的匹配。

最后，我们使用一个 while 循环来重建最长公共子序列。我们从 dp[m][n] 开始，一步步往回找到最长公共子序列的每个字符，并将它们添加到 lcs_str 中。