最长公共子序列(lcs)问题流程图
时间: 2023-10-23 12:09:52 浏览: 116
以下是最长公共子序列(lcs)问题的流程图:
![lcs流程图](https://img-blog.csdn.net/20161005113303956)
流程图中的每个步骤都有对应的操作,例如:
1. 初始化一个二维数组dp,用于存储所有子问题的最优解。
2. 对于每个字符串的每个字符,比较两个字符串的当前字符是否相同,若相同则在dp数组中记录子问题的最优解。
3. 根据dp数组的值,逆向构造出最长公共子序列。
4. 返回最长公共子序列。
希望能对你有所帮助。
相关问题
最长公共子序列流程图
以下是最长公共子序列的流程图:
```flow
st=>start: 开始
op1=>operation: 初始化二维数组dp[m+1][n+1]
op2=>operation: dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+1
op3=>operation: dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i][j-1])
op4=>operation: 回溯查找LCS
cond1=>condition: i=0 or j=0?
cond2=>condition: s1[i-1]==s2[j-1]?
e=>end: 结束
st->op1->cond1
cond1(yes)->e
cond1(no)->cond2
cond2(yes)->op2->op4
cond2(no)->op3->op4
op4->cond1
```
最长公共子序列流传图
最长公共子序列(Longest Common Subsequence, LCS)是指两个或多个序列中具有相同顺序元素的最大子序列,但这些子序列并不一定连续。在计算机科学中,LCS问题是一个经典的动态规划问题,通常用图论中的有向无环图(Directed Acyclic Graph, DAG)来求解。
LCS图,也称为LCS树或Wagner-Fischer树,是构建LCS过程的一种可视化工具。这个图通过以下步骤创建:
1. **节点表示**:每个节点代表一个序列的一部分,从一个空序列开始,直到到达原序列的结尾。节点包含当前子序列及其长度。
2. **边的定义**:从一个节点到另一个节点有一条边,表示添加当前序列的一个元素到子序列中。如果这个元素同时出现在两个输入序列中,那么这条边将被用来扩展两个序列的LCS。
3. **算法流程**:从两个输入序列的起始节点开始,每次比较当前元素,如果匹配,就在当前节点添加该元素并创建指向另一个序列相应位置的新节点;如果不匹配,就选择两个可能路径中的较短者作为新的子序列。
4. **回溯**:沿着LCS图的最长路径,我们可以找到两个序列的最长公共子序列。