求最长公共子序列c++代码
时间: 2023-09-08 17:04:53 浏览: 102
### 回答1:
答案:下面是求最长公共子序列c的代码:int lcs(char *X, char *Y, int m, int n)
{
int L[m+1][n+1];
int i, j;
/* 下面的循环填充二维数组L[][]。 */
for (i=0; i<=m; i++)
{
for (j=0; j<=n; j++)
{
if (i == 0 || j == 0)
L[i][j] = 0;
else if (X[i-1] == Y[j-1])
L[i][j] = L[i-1][j-1] + 1;
else
L[i][j] = max(L[i-1][j], L[i][j-1]);
}
}
/* 下面的代码用于求最长公共子序列的长度 */
return L[m][n];
}
### 回答2:
最长公共子序列(Longest Common Subsequence)是指两个序列中都能找到的最长的子序列。以下是一个用动态规划解决最长公共子序列问题的代码。
假设有两个序列A和B,长度分别为m和n。我们用一个二维数组dp来保存最长公共子序列的长度。dp[i][j]表示序列A的前i个元素和序列B的前j个元素的最长公共子序列的长度。
具体步骤如下:
1. 首先,初始化dp数组的第一行和第一列为0,即dp[0][j] = dp[i][0] = 0。
2. 然后,遍历整个二维数组dp,根据状态转移方程来计算dp[i][j]的值。如果A的第i个元素和B的第j个元素相等,则dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1;否则,dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])。
3. 最后,dp[m][n]即为序列A和序列B的最长公共子序列的长度。
下面是伪代码实现:
function longestCommonSubsequence(A, B):
m = length(A)
n = length(B)
dp = array(m+1, n+1)
for i from 0 to m:
dp[i][0] = 0
for j from 0 to n:
dp[0][j] = 0
for i from 1 to m:
for j from 1 to n:
if A[i] == B[j]:
dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1
else:
dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])
return dp[m][n]
注意,上述伪代码还需要对序列A和B进行索引的调整,因为数组的索引通常是从1开始的,而不是从0开始的。
最终的结果就是两个序列的最长公共子序列的长度。
### 回答3:
最长公共子序列(Longest Common Subsequence)是一种常见的动态规划问题,可以采用动态规划的方法解决。下面给出一个用Python语言实现的求解最长公共子序列的代码:
```python
def longest_common_subsequence(s1, s2):
m, n = len(s1), len(s2)
dp = [[0] * (n + 1) for _ in range(m + 1)]
for i in range(1, m + 1):
for j in range(1, n + 1):
if s1[i - 1] == s2[j - 1]:
dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1
else:
dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1])
lcs_length = dp[m][n]
lcs = [''] * lcs_length
i, j = m, n
while i > 0 and j > 0:
if s1[i - 1] == s2[j - 1]:
lcs[lcs_length - 1] = s1[i - 1]
i -= 1
j -= 1
lcs_length -= 1
elif dp[i - 1][j] > dp[i][j - 1]:
i -= 1
else:
j -= 1
return ''.join(lcs)
s1 = "ABCD"
s2 = "ACDF"
lcs = longest_common_subsequence(s1, s2)
print(lcs)
```
以上代码中,首先定义一个二维数组dp来存储最长公共子序列的长度。然后利用两个嵌套的循环遍历字符串s1和s2,当两个字符相等时,可以从当前字符向前移动,并将dp[i][j]更新为dp[i-1][j-1]+1,否则,分别向上或向左移动,取dp[i-1][j]和dp[i][j-1]中的较大值。最后,根据dp数组的结果,通过回溯可以求得最长公共子序列。输出结果为"ACD"。