最长公共子序列的注意事项

在使用回溯法子集树模板获取最长公共子序列时，需要注意以下几点：
1. arr[i][j]表示str1前i个字符和str2前j个字符的最长公共子序列长度，需要从i=1，j=1开始判断第i-1和j-1个元素是否相等。
2. 申请的数组长度应该是len1+1和len2+1。
3. 返回值也需要特殊处理。

除此之外，还需要注意在实现过程中，需要对每个子问题进行求解，并将其结果保存在一个表格中，以便后续的计算。同时，需要注意在处理边界情况时，需要特殊处理，以避免出现数组越界等问题。

相关问题

最长公共子序列问题 python

最长公共子序列问题是指，给定两个序列，找到它们之间最长的公共子序列。子序列指的是从原序列中删除任意个元素后得到的新序列。因此，最长公共子序列问题就是要在两个给定序列中找到一个最长的子序列，使得这个子序列在两个原序列中都存在。

在Python中，可以使用动态规划算法来解决最长公共子序列问题。具体来说，可以定义一个二维数组dp，其中dp[i][j]表示第一个序列中前i个元素和第二个序列中前j个元素之间的最长公共子序列长度。然后可以根据以下递推关系来计算dp[i][j]：

1. 当第一个序列的第i个元素和第二个序列的第j个元素相同时，dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1；
2. 当第一个序列的第i个元素和第二个序列的第j个元素不同时，dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])。

最终，最长公共子序列的长度为dp[-1][-1]。同时，可以根据dp数组还原出最长公共子序列本身。

python最长公共子序列详解

Python最长公共子序列（LCS）是一种常见的动态规划问题，用于找到两个序列中最长的公共子序列。

具体来说，给定两个序列X和Y，找到它们的最长公共子序列。最长公共子序列指的是两个序列中都存在的最长的子序列。这个子序列不需要在原序列中连续。

解决LCS问题的一种常见方法是使用动态规划。我们可以使用一个二维数组dp来保存子问题的结果。dp[i][j]表示序列X的前i个元素与序列Y的前j个元素的最长公共子序列的长度。

动态规划的关键就是找到状态转移方程。在LCS问题中，状态转移方程可以定义为：

1. 如果X[i] == Y[j]，则dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1；
2. 如果X[i] != Y[j]，则dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])；

通过填充dp数组，我们可以得到最终的最长公共子序列的长度。

除了最长公共子序列的长度外，我们还可以通过反向遍历dp数组，得到最长公共子序列的具体内容。

总之，Python最长公共子序列问题是一个常见的动态规划问题，可以通过填充dp数组来找到最长公共子序列的长度，从而解决问题。