编写java一个方法longestSubsequence（Strings1，Strings2），该方法返回String的最大长度，String是s1和s2的公共子字符串。例如，如果s1=“industry”，s2=“conduct”，则该方法应返回3，即最长公共子字符串“ndu”的长度。

下面是一种可能的实现方式：

public static int longestSubsequence(String s1, String s2) {
    int m = s1.length();
    int n = s2.length();
    int[][] dp = new int[m+1][n+1];
    int maxLen = 0;
    for (int i = 1; i <= m; i++) {
        for (int j = 1; j <= n; j++) {
            if (s1.charAt(i-1) == s2.charAt(j-1)) {
                dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1;
                if (dp[i][j] > maxLen) {
                    maxLen = dp[i][j];
                }
            } else {
                dp[i][j] = 0;
            }
        }
    }
    return maxLen;
}

这个方法使用动态规划来解决问题，具体思路如下：

- 定义一个二维数组dp，其中dp[i][j]表示s1的前i个字符和s2的前j个字符的最长公共子字符串长度。
- 初始化dp数组，将所有元素设为0。
- 从左到右、从上到下遍历dp数组，对于每个位置(i, j)，分两种情况：
- 如果s1的第i个字符等于s2的第j个字符，那么dp[i][j]就等于dp[i-1][j-1]加1，即s1的前i-1个字符和s2的前j-1个字符的最长公共子字符串长度加1。同时，如果dp[i][j]大于当前最大长度maxLen，就更新maxLen的值。
- 如果s1的第i个字符不等于s2的第j个字符，那么dp[i][j]就设为0，表示s1的前i个字符和s2的前j个字符没有公共子字符串。
- 遍历完dp数组之后，maxLen就是最长公共子字符串的长度，将其返回即可。

这个方法的时间复杂度是O(mn)，其中m和n分别是s1和s2的长度。空间复杂度也是O(mn)，因为需要维护一个二维数组。