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动态规划:1132: 最长公共子序列

动态规划:1132: 最长公共子序列

作者: 茶酒qqq | 来源:发表于2019-05-03 09:08 被阅读16次

    题目描述

    给你一个序列X和另一个序列Z,当Z中的所有元素都在X中存在,并且在X中的下标顺序是严格递增的,那么就把Z叫做X的子序列。
    例如:Z=<a,b,f,c>是序列X=<a,b,c,f,b,c>的一个子序列,Z中的元素在X中的下标序列为<1,2,4,6>。
    现给你两个序列X和Y,请问它们的最长公共子序列的长度是多少?

    输入

    输入包含多组测试数据。每组输入占一行,为两个字符串,由若干个空格分隔。每个字符串的长度不超过100。

    输出

    对于每组输入,输出两个字符串的最长公共子序列的长度。

    样例输入

    abcfbc abfcab
    programming contest
    abcd mnp

    样例输出

    4
    2
    0

    这种题目呢,因为是一开始做,就摸不着头脑,每次都是看了别人的解析才恍然大悟,不过呢,看懂了自己也打出来了也算好事一件吧。照猫画虎,按照自己的理解把解题过程打出来吧,也算再梳理思路。

    思路

    第一次思路

    首先拿到题目,我们应该先用常规思路想一下,自己会怎么做。因为子串的次序是严格递增的,所以我们把x串作为主串,y串作为第二串,将主串里每个字符依次与第二串的进行比较,找到匹配的,直到第二串结束。
    如果出现重复的字符,我们不知道是选择第一次遇到的还是后面的,因为导致的公共子序列长度不一定,那是一一列出来吗?这差不多就是穷举法,时间复杂度很高。

    动态规划思路

    • 分析最优解的性质,并刻画其结构特征

    我们尝试用动态规划的思想去分解这个问题。如果将大问题分解成小问题呢?我们发现,如果x序列的末尾和y序列的末尾一致,那最长公共子序列的最后一个必然是x序列的末尾。
    如abc和ac,c必然是最长公共子序列的最后一个,接下来就看除去c后的最长公共子序列是什么了。
    所以我们似乎发现了一些规律:(令x序列长度m,y序列长度n,最长公共子序列为z,长度为k)

    if Xm==Yn:
      Zk=Xm
    

    那么k就是Xm-1与Ym-1的最长公共子序列长度再加1。
    如果xm!=yn,假设Zk!=Xm,那么把Xm拿走,Zk仍旧是Xm-1和Yn的最长公共子序列。
    所以当xm!=yn时,就比较Xm-1和Yn的最长公共子序列和Xm和Yn-1的最长公共子序列哪个长,即为最长。

    • 递归的定义最优解

    令dp[i][j]存放Xi和Yi的最长公共子序列长度。
    有:
    Xm==Yn时 dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+1
    Xm!=Yn时 dp[i][j]=max{dp[i-1][j],dp[i][j-1]}

    • 以自底向上或自顶向下的记忆化方式(备忘录法)计算出最优值

    动态规划是自底向上解决问题的,最后就解决了大问题。
    如abc和ac,求dp[3][2],是第一种情况,需要求dp[2][1],那dp[2][1]怎么求呢?
    我们可以从解决dp[1][1]开始一步步来,这样后面的解就可以利用前面的得出。

     for(int i = 1; i < xmax+1; i++)
        {
            for(int j = 1; j < ymax+1; j++)
            {
                if(x.at(i-1)==y.at(j-1))  //情况1
                    dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+1;
                else //情况2
                    dp[i][j]=(dp[i-1][j]>dp[i][j-1])?dp[i-1][j]:dp[i][j-1];
            }
        }
    
    • 根据计算最优值时得到的信息,构造问题的最优解
      之前是建表,现在就直接把x和y的长度带进去查表,就知道最优解了
      int answer=dp[xmax][ymax];

    代码

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    本文参考自:放下梧菲的文章

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