java最长公共子序列

最长公共子序列（Longest Common Subsequence，简称 LCS）是指两个字符串中的最长公共子序列，不要求子序列连续。求解 LCS 问题可以使用动态规划算法，具体实现可以参考以下 Java 代码：

public static int longestCommonSubsequence(String text1, String text2) {
    int m = text1.length(), n = text2.length();
    int[][] dp = new int[m + 1][n + 1];
    for (int i = 1; i <= m; i++) {
        for (int j = 1; j <= n; j++) {
            if (text1.charAt(i - 1) == text2.charAt(j - 1)) {
                dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
            } else {
                dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]);
            }
        }
    }
    return dp[m][n];
}

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java 最长公共子序列

最长公共子序列（Longest Common Subsequence，简称LCS）是指两个序列中最长的公共子序列的长度。在Java中，可以使用动态规划算法来解决这个问题。

下面是一个使用动态规划算法求解最长公共子序列的Java代码示例：

public class LongestCommonSubsequence {
    public static int findLCS(String str1, String str2) {
        int m = str1.length();
        int n = str2.length();

        int[][] dp = new int[m + 1][n + 1];

        for (int i = 0; i <= m; i++) {
            for (int j = 0; j <= n; j++) {
                if (i == 0 || j == 0) {
                    dp[i][j] = 0;
                } else if (str1.charAt(i - 1) == str2.charAt(j - 1)) {
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
                } else {
                    dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]);
                }
            }
        }

        return dp[m][n];
    }

    public static void main(String[] args) {
        String str1 = "ABCD";
        String str2 = "ACDF";

        int lcsLength = findLCS(str1, str2);
        System.out.println("最长公共子序列的长度为: " + lcsLength);
    }
}

上述代码中，`findLCS`方法使用一个二维数组`dp`来记录最长公共子序列的长度。在动态规划的过程中，通过遍历两个字符串的所有字符，根据当前字符是否相等来更新dp数组的值。最终返回`dp[m][n]`即为最长公共子序列的长度。

Java最长公共子序列

Java最长公共子序列是指在Java语言中寻找两个或多个已知字符串最长的子序列。与最长公共子串问题的区别在于子序列不必是连续的，而子串却必须是。在Java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，可以使用一个二维数组来记录两个字符串之间的最长公共子序列的长度，然后根据递推关系式依次计算出每个位置的值，最终得到最长公共子序列的长度。在实际应用中，最长公共子序列问题常常被用于比较两个文本文件的相似度，或者在DNA序列比对中寻找相似的片段。