小明有两个字符串，他想找出其中最长的公共连续子串的长度，希望你能帮助他。例如，两个字符串分别为“abcde”和“abdge”，结果为2。

### 回答1：
解题思路：

可以使用动态规划的思想来解决此问题。假设有两个字符串S1和S2，分别长度为m和n。

1. 定义状态：设dp[i][j]表示S1以第i个字符结尾，S2以第j个字符结尾的最长公共连续子串的长度。

2. 初始化：dp[i][j] = 0，当i=0或j=0时，表示S1或S2为空字符串，此时最长公共连续子串的长度为0。

3. 状态转移方程：当S1[i] == S2[j]时，dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1，表示当前字符相同，最长公共连续子串的长度为前一个字符的最长公共连续子串长度+1；否则dp[i][j] = 0，表示当前字符不同，最长公共连续子串的长度为0。

4. 最终结果：最长公共连续子串的长度即为dp[i][j]的最大值。

代码实现：

def longest_common_substring(s1, s2):
m, n = len(s1), len(s2)
dp = [[0] * (n+1) for _ in range(m+1)] # 初始化dp数组
max_len = 0 # 最长公共连续子串的长度
for i in range(1, m+1):
for j in range(1, n+1):
if s1[i-1] == s2[j-1]: # 当前字符相同
dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1
max_len = max(max_len, dp[i][j])
else: # 当前字符不同
dp[i][j] = 0
return max_len

# 测试
s1 = 'abcde'
s2 = 'abdge'
print(longest_common_substring(s1, s2)) # 输出：2

### 回答2：
小明可以使用动态规划的方法来找出最长的公共连续子串的长度。

首先，我们创建一个二维数组dp[m+1][n+1]，其中dp[i][j]表示以第一个字符串的第i个字符和第二个字符串的第j个字符结尾的最长公共连续子串的长度。

然后，我们遍历两个字符串的每个字符，如果第一个字符串的第i个字符和第二个字符串的第j个字符相等，那么dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1，表示当前字符能够和之前的公共连续子串构成更长的子串。

同时，我们用一个变量maxLen来记录最长公共连续子串的长度，每次更新maxLen时都比较dp[i][j]和maxLen的大小。

最后，遍历结束后，maxLen就是最长公共连续子串的长度。

对于例子中的字符串“abcde”和“abdge”，我们可以得到如下的dp矩阵：
a b c d e
a 1 0 0 0 0
b 0 2 0 0 0
d 0 0 0 3 0
g 0 0 0 0 0
e 0 0 0 0 4

最后，maxLen为2，所以最长公共连续子串的长度为2。

这样，小明就可以使用动态规划的方法找出最长的公共连续子串的长度了。

### 回答3：
要找出两个字符串的最长公共连续子串的长度，可以使用动态规划的方法来解决。

首先，我们定义一个二维数组dp，其中dp[i][j]代表以字符串A的第i个字符和字符串B的第j个字符结尾的最长公共连续子串的长度。

然后，我们遍历字符串A和字符串B的每一个字符，如果A[i]和B[j]相等，说明可以扩展公共子串的长度，我们将dp[i][j]设为dp[i-1][j-1]+1。如果A[i]和B[j]不相等，说明在当前位置无法扩展公共子串，我们将dp[i][j]设为0。

最后，我们遍历整个dp数组，找到其中的最大值max_length即为最长公共连续子串的长度。

以下是具体的实现代码：

def findLongestCommonSubstring(A, B):
m, n = len(A), len(B)
dp = [[0] * (n+1) for _ in range(m+1)]
max_length = 0

for i in range(1, m+1):
for j in range(1, n+1):
if A[i-1] == B[j-1]:
dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1
max_length = max(max_length, dp[i][j])

return max_length

# 测试
A = "abcde"
B = "abdge"
result = findLongestCommonSubstring(A, B)
print(result) # 输出2

通过以上代码，可以得到字符串A和字符串B的最长公共连续子串的长度为2。