动态规划解决最长公共子序列问题及代码实现

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"最长公共子序列实验代码是南邮算法实验的一部分,主要使用动态规划方法解决基本的最长公共子序列问题。代码具有详尽的注释,便于理解学习。" 在计算机科学中,最长公共子序列(Longest Common Subsequence,简称LCS)是一个重要的算法问题,它涉及到字符串或序列的比对。该问题的目标是从两个给定的序列中找到一个最长的子序列,这个子序列不一定是连续的,但它同时存在于两个原始序列中。 在提供的代码中,`LCS` 类用于处理这个问题。类中包含多个成员函数,如 `LCSLength()`、`CLCS()` 和 `Print_LCS()`,它们分别用于计算最长公共子序列的长度、构造公共子序列和打印结果。其中,`LCSLength1()` 和 `LCSLength2()` 分别对应于递归和动态规划两种不同的求解方法。 动态规划是解决这类问题的经典方法,其核心在于构建一个二维数组 `c` 来存储子问题的解。在这个代码中,`c[i][j]` 表示输入序列 `a` 的前 `i` 个字符与序列 `b` 的前 `j` 个字符的最长公共子序列的长度。而 `s[i][j]` 用于记录对应的子序列。数组的边界条件通常是 `c[0][j]=0` 和 `c[i][0]=0`,因为一个空序列与任何其他序列的最长公共子序列都是空序列。 在计算最长公共子序列长度的基础上,`CLCS()` 函数用于构造实际的子序列。`CLCS1()` 和 `CLCS2()` 分别通过回溯 `c` 数组来获取子序列的元素,通常采用自底向上的方式来执行这个过程。 代码还包含了初始化函数 `Initilise()`,用于设置序列的长度和内容,以及 `GetS()` 和 `GetC()` 函数,它们分别用于获取最长公共子序列和构造子序列的过程。 这段代码提供了实现最长公共子序列算法的一个实例,适合学习和理解动态规划在解决字符串匹配问题中的应用。由于代码已经包含了详细的注释,初学者可以通过阅读和运行代码来深入理解算法的工作原理。