请说明如何通过区间DP解决最长公共子序列问题，并结合示例代码展示完整的解题过程。

在计算机考研机试中，区间DP是一种常用的方法来解决动态规划问题，特别是涉及到区间或连续子序列的问题，如最长公共子序列（LCS）。动态规划的关键在于状态的定义和状态转移方程的建立。对于最长公共子序列问题，我们首先需要定义一个二维数组dp[i][j]，表示序列X的前i个字符和序列Y的前j个字符的最长公共子序列的长度。

参考资源链接：[计算机考研机试满分攻略：速成技巧与实战](https://wenku.csdn.net/doc/45v6ytnvt8?spm=1055.2569.3001.10343)

状态转移方程如下：
如果X[i] == Y[j]，则dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1；
如果X[i] != Y[j]，则dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])；
其中X和Y是两个序列。

接下来，我们编写代码实现这个算法。首先，我们需要读取输入的两个序列，然后初始化dp数组。在动态规划的过程中，我们按照上述状态转移方程填充数组。最后，dp数组的最后一个元素dp[n][m]就是我们要找的最长公共子序列的长度，其中n和m分别是两个序列的长度。

以下是具体的代码实现示例（代码略）。通过这个过程，我们可以高效地使用区间DP解决最长公共子序列问题，并将其应用于考研机试中。如果你希望进一步提高解决动态规划问题的能力，可以参考《计算机考研机试满分攻略：速成技巧与实战》这本书。其中不仅有详细的算法讲解，还包括了实战练习和考试技巧，有助于你更好地准备机试。

参考资源链接：[计算机考研机试满分攻略：速成技巧与实战](https://wenku.csdn.net/doc/45v6ytnvt8?spm=1055.2569.3001.10343)