如下
x = list("GCCCTAGCGDE")
y = list("GCGCAATGDE")
x 和 y 的最长公共子序长度为为 7
公式
WechatIMG41.jpeg
实现
401620383230_.pic_hd.jpg
代码
x = list("GCCCTAGCGDE")
y = list("GCGCAATGDE")
def dp(i, j):
if i == -1 or j == -1:
return 0
if x[i] == y[j]:
return dp(i-1, j-1) + 1
return max(dp(i-1, j), dp(i, j-1))
print(dp(len(x)-1, len(y)-1))
LCS(最长公共子序列)是动态规划里的一道经典的问题。动态规划
LCS 最长公共子序 如下 x 和 y 的最长公共子序长度为为 7 公式 实现 代码
相关笔记 思路 在给定的输入中寻找最优可能，可以通过动态规划实现。需要在一个未排序的序列中找到满足要求的最长序列，...
动态规划：将一个具有最优子结构性质的问题分成若干个子问题，在求解过程中，记录下子问题的结果，存储在一个表格中，使得...
最长公共子序列（Longest Common Subsequenen, LCS） 1、概念 动态规划(dynami...
动态规划是解决一类问题的方法，而不是某种固定的算法。 eg: 求最长公共子序列（LCS: Longest Co...
最长公共子序列（Longest Common Subsequence，简称 LCS）是非常经典的动态规划题目。通常...
LCS 问题描述: 在两个给定的序列中, 找出最长的公共子序列(Largest Common Sequence),...
问题描述1求两字符串的连续最大公共子字符串(The Longest Common Substring)这个LCS问...
概述 最长公共子序列（LCS）是字符串动态规划算法里比较经典的问题了。 该问题如下：给定两个字符串，如abcd 和...
本文标题：动态规划问题-LCS
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/hshudltx.html
网友评论