C++1、输入两个字符序列X和Y，设计状态转移方程，输出用于存储最长公共子序列长度的动态规划数组； 2、用动态规划法实现最长公共子序列的求解过程，输出最长公共子序列长度及字符，并分析算法复杂度。

好的，以下是C++实现：

1. 设计状态转移方程，输出用于存储最长公共子序列长度的动态规划数组。

#include <iostream>
#include <cstring>
using namespace std;

const int MAXN = 1005;
int c[MAXN][MAXN]; // 用于存储最长公共子序列长度的动态规划数组

int main() {
    char X[MAXN], Y[MAXN];
    cin >> X + 1 >> Y + 1; // 为了方便后面的计算，将X和Y的下标从1开始
    int m = strlen(X + 1), n = strlen(Y + 1);

    for (int i = 0; i <= m; i++) { // 初始化
        c[i][0] = 0;
    }
    for (int j = 0; j <= n; j++) { // 初始化
        c[0][j] = 0;
    }

    for (int i = 1; i <= m; i++) {
        for (int j = 1; j <= n; j++) {
            if (X[i] == Y[j]) {
                c[i][j] = c[i-1][j-1] + 1;
            } else {
                c[i][j] = max(c[i][j-1], c[i-1][j]);
            }
        }
    }

    // 输出c数组
    for (int i = 1; i <= m; i++) {
        for (int j = 1; j <= n; j++) {
            cout << c[i][j] << " ";
        }
        cout << endl;
    }

    return 0;
}

2. 用动态规划法实现最长公共子序列的求解过程，输出最长公共子序列长度及字符，并分析算法复杂度。

#include <iostream>
#include <cstring>
using namespace std;

const int MAXN = 1005;
int c[MAXN][MAXN]; // 用于存储最长公共子序列长度的动态规划数组

int main() {
    char X[MAXN], Y[MAXN];
    cin >> X + 1 >> Y + 1; // 为了方便后面的计算，将X和Y的下标从1开始
    int m = strlen(X + 1), n = strlen(Y + 1);

    for (int i = 0; i <= m; i++) { // 初始化
        c[i][0] = 0;
    }
    for (int j = 0; j <= n; j++) { // 初始化
        c[0][j] = 0;
    }

    for (int i = 1; i <= m; i++) {
        for (int j = 1; j <= n; j++) {
            if (X[i] == Y[j]) {
                c[i][j] = c[i-1][j-1] + 1;
            } else {
                c[i][j] = max(c[i][j-1], c[i-1][j]);
            }
        }
    }

    // 输出最长公共子序列长度
    cout << "最长公共子序列长度为：" << c[m][n] << endl;

    // 输出最长公共子序列
    int len = c[m][n], k = len;
    char lcs[MAXN];
    while (len > 0) {
        if (X[m] == Y[n]) {
            lcs[--k] = X[m];
            m--;
            n--;
            len--;
        } else if (c[m-1][n] > c[m][n-1]) {
            m--;
        } else {
            n--;
        }
    }
    cout << "最长公共子序列为：" << lcs << endl;

    return 0;
}

算法的时间复杂度为 $O(mn)$，空间复杂度也为 $O(mn)$。