完成动态规划最长公共序列 java的实验感想

完成动态规划最长公共子序列（LCS）的Java实验让我深刻体会到了动态规划算法的强大和实用性。通过构建动态规划表格，我能够有效地找到两个字符串之间的最长公共子序列，并且可以根据需要进行修改以满足其他要求，比如输出具体的最长公共子序列序列。

在实验过程中，我发现动态规划算法的时间复杂度相对较低，能够处理中等规模的问题。然而，对于较大规模的字符串比较，算法的运行时间可能会变得很长。因此，在实际应用中，我们可能需要考虑其他更高效的算法。

总体而言，这个实验让我更深入地理解了动态规划算法，并且能够将其应用于解决实际问题。我相信这个经验对我今后在算法设计和问题求解方面的学习和工作都会有所帮助。

相关问题

动态规划最长公共序列 java

动态规划最长公共子序列（Longest Common Subsequence, LCS）的 Java 实现可以使用二维数组来解决。下面是一个示例代码：

public class LongestCommonSubsequence {
    public static int lcs(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 result = lcs(str1, str2);
        System.out.println("最长公共子序列的长度为: " + result);
    }
}

上述代码中，我们使用了一个二维数组 `dp` 来保存每个子问题的最优解。通过两个嵌套的循环遍历字符串 `str1` 和 `str2` 的所有可能的子序列，根据动态规划的原理，逐步计算出最长公共子序列的长度。最后返回 `dp[m][n]`，即为最长公共子序列的长度。

在上述示例中，我们计算了字符串 "ABCD" 和 "ACDF" 的最长公共子序列的长度，输出结果为 3。

动态规划法实现最长公共子序列java

动态规划法是一种常用的求解最长公共子序列问题的算法。其基本思想是将原问题分解为若干个子问题，通过求解子问题的最优解来得到原问题的最优解。在Java中，可以通过以下步骤实现最长公共子序列的求解：

1. 定义一个二维数组dp，其中dp[i][j]表示字符串s1的前i个字符和字符串s2的前j个字符的最长公共子序列的长度。
2. 初始化dp数组，将dp[j]和dp[i]均设为0。
3. 遍历字符串s1和s2，如果s1[i-1]等于s2[j-1]，则dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1；否则，dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])。
4. 最终dp[m][n]即为最长公共子序列的长度。

除了最长公共子序列，动态规划法也可以用来求解最长公共子字符串。具体实现方法与最长公共子序列类似，只需要将dp[i][j]表示为以s1[i-1]和s2[j-1]结尾的最长公共子字符串的长度即可。