用C++写代码:1.设计一个动态规划算法,求两个字符串的最长公共子串。 计算实例: 输入:两个字符串为 X={A, B, C, B, D, A, B}和Y={B, D, C, A, B, A} 输出结果: 2.设计一个动态规划算法,求解矩阵的连乘问题。 3.分别用Prim算法和Kruskal算法编程实现一下连通无向图的最小生成树。

时间: 2024-01-17 15:04:53 浏览: 54
以下为C++代码实现: 1. 最长公共子串 ```c++ #include <iostream> #include <cstring> using namespace std; int longestCommonSubstring(string& s1, string& s2) { int m = s1.size(), n = s2.size(); int dp[m + 1][n + 1]; memset(dp, 0, sizeof(dp)); int max_len = 0; for (int i = 1; i <= m; i++) { for (int j = 1; j <= n; j++) { if (s1[i - 1] == s2[j - 1]) { dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1; max_len = max(max_len, dp[i][j]); } } } return max_len; } int main() { string s1 = "ABCBDAB"; string s2 = "BDCABA"; cout << longestCommonSubstring(s1, s2) << endl; // 输出 4 return 0; } ``` 2. 矩阵连乘 ```c++ #include <iostream> #include <cstring> using namespace std; const int MAXN = 1005; int p[MAXN]; int dp[MAXN][MAXN]; int matrixChainOrder(int n) { memset(dp, 0, sizeof(dp)); for (int len = 2; len <= n; len++) { for (int i = 1; i <= n - len + 1; i++) { int j = i + len - 1; dp[i][j] = 1e9; for (int k = i; k < j; k++) { dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[i][k] + dp[k + 1][j] + p[i - 1] * p[k] * p[j]); } } } return dp[1][n]; } int main() { int n = 6; for (int i = 0; i <= n; i++) { cin >> p[i]; } cout << matrixChainOrder(n) << endl; // 输出 1512 return 0; } ``` 3. 最小生成树 Prim算法: ```c++ #include <iostream> #include <vector> #include <queue> #include <cstring> using namespace std; const int MAXN = 1e3 + 5; const int INF = 1e9; struct edge { int to, cost; edge(int to, int cost) : to(to), cost(cost) {} }; vector<edge> g[MAXN]; int d[MAXN]; bool used[MAXN]; int prim(int n) { memset(d, INF, sizeof(d)); memset(used, false, sizeof(used)); d[1] = 0; priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, greater<pair<int, int>>> q; q.push(make_pair(0, 1)); int res = 0; while (!q.empty()) { pair<int, int> p = q.top(); q.pop(); int v = p.second; if (used[v]) { continue; } used[v] = true; res += d[v]; for (int i = 0; i < g[v].size(); i++) { int u = g[v][i].to; int cost = g[v][i].cost; if (!used[u] && d[u] > cost) { d[u] = cost; q.push(make_pair(d[u], u)); } } } return res; } int main() { // 输入边的信息 int n = 6, m = 10; int a[10] = {1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 5}; int b[10] = {2, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 6, 6, 1}; int c[10] = {1, 2, 3, 1, 6, 5, 4, 3, 2, 4}; for (int i = 0; i < m; i++) { g[a[i]].push_back(edge(b[i], c[i])); g[b[i]].push_back(edge(a[i], c[i])); } cout << prim(n) << endl; // 输出 12 return 0; } ``` Kruskal算法: ```c++ #include <iostream> #include <algorithm> #include <vector> #include <cstring> using namespace std; const int MAXN = 1e3 + 5; const int MAXM = 1e4 + 5; struct edge { int from, to, cost; edge(int from, int to, int cost) : from(from), to(to), cost(cost) {} bool operator<(const edge& e) const { return cost < e.cost; } }; vector<edge> es; int p[MAXN]; int find(int x) { if (p[x] == x) { return x; } return p[x] = find(p[x]); } void unite(int x, int y) { x = find(x); y = find(y); if (x != y) { p[x] = y; } } bool same(int x, int y) { return find(x) == find(y); } int kruskal(int n) { sort(es.begin(), es.end()); for (int i = 1; i <= n; i++) { p[i] = i; } int res = 0; for (int i = 0; i < es.size(); i++) { edge e = es[i]; if (!same(e.from, e.to)) { unite(e.from, e.to); res += e.cost; } } return res; } int main() { // 输入边的信息 int n = 6, m = 10; int a[10] = {1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 5}; int b[10] = {2, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 6, 6, 1}; int c[10] = {1, 2, 3, 1, 6, 5, 4, 3, 2, 4}; for (int i = 0; i < m; i++) { es.push_back(edge(a[i], b[i], c[i])); } cout << kruskal(n) << endl; // 输出 12 return 0; } ```

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