动态规划求解LCS：搜索引擎开发基础

在本篇关于"动态规划求解LCS代码-搜索引擎初步"的文章中，作者介绍了如何使用动态规划算法来计算两个字符串（E类型的数组）的最长公共子序列（LCS）。LCS是指两个序列中具有相同字符序列的最长部分，不考虑字符的相对顺序。在这个Java方法`lcsLen`中，通过创建一个`s1.length+1`行`s2.length+1`列的二维数组`num`作为状态数组，初始化为0，来实现动态规划的计算过程。 算法的核心逻辑是遍历两个输入字符串`s1`和`s2`，如果当前字符相等，则将上一格的值加1（表示子问题的解决方案），即`num[i][j] = 1 + num[i-1][j-1]`；如果不相等，则取上一行和左一列的较大值，更新当前格子的值，即`num[i][j] = Math.max(num[i-1][j], num[i][j-1])`。最后，最长公共子序列的长度就是`num[s1.length][s2.length]`。 文章背景是关于搜索引擎开发实践的课程，讲解者罗刚教授首先介绍了搜索引擎的基本概念，包括搜索引擎的查询语法、架构、用户界面布局以及网站搜索的常见功能。此外，课程涉及到了相关的技术基础，如CoreJava、HashMap、File、BitSet、编译原理、概率论（如马尔可夫模型和贝叶斯公式）、数据结构，以及开发环境的配置，如JDK、Eclipse、Lucene（一个开源全文搜索引擎库）、Resin应用服务器、版本控制工具TortoiseSVN、构建工具Ant和Maven，以及Linux系统（这里以CentOS为例）的使用。 词法分析是搜索引擎开发中的一个重要环节，它涉及到将用户的输入（如"NBAAND比赛"）转换为有意义的tokens（如"TokenNBA"、"TOKENAND"、"TERM"）。在这个过程中，JavaCC工具被用于实现词法分析，它基于正则表达式和状态机的概念，生成词法分析器。词法分析器的工作原理是通过Scanner生成器、NFA（非确定有限自动机）和DFA（确定有限自动机）进行模拟，最终将输入字符串分解成一系列合法的Token。 总结来说，这篇文章不仅展示了动态规划求解LCS的Java代码，还为搜索引擎开发提供了一个全面的技术路线图，涵盖了编程语言基础、编译原理、概率统计、数据结构以及搜索引擎开发所依赖的具体工具和技术。