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。