给定两个序列x和Y，根据动态规划的思想求×和Y的最长公共子序列；代码

给定两个序列 `x` 和 `y`，要找到它们的最长公共子序列（Longest Common Subsequence，简称 LCS），你可以使用动态规划的方法。动态规划是一种通过分解复杂问题为更小的子问题并存储结果来避免重复计算的技术。

下面是使用Python编写的一个基本示例：

def lcs(x, y):
    m = len(x)
    n = len(y)

    # 创建一个二维列表用于存储子问题的结果
    dp = [[0] * (n+1) for _ in range(m+1)]

    # 动态规划填充过程
    for i in range(1, m+1):
        for j in range(1, n+1):
            if x[i-1] == y[j-1]:  # 如果当前字符相同
                dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1
            else:  # 如果当前字符不同
                dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])  # 取之前两行的最大值

    # 最终的LCS长度就是dp[m][n]
    return dp[m][n]

# 示例
x = "ABCDGH"
y = "AEDFHR"
lcs_length = lcs(x, y)
print("The length of the longest common subsequence is:", lcs_length)

这个算法返回的是两个序列的最长公共子序列的长度，如果你需要得到具体的子序列，可以在填充 `dp` 表格的过程中记录下每个字符是否添加到子序列中，最后回溯构建实际的LCS。