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LCS问题(最长公共子序列)-动态规划实现

LCS问题(最长公共子序列)-动态规划实现

作者: 牧童遥指2000 | 来源:发表于2016-07-17 22:46 被阅读1651次

    问题描述:

    问题】 求两字符序列的最长公共字符子序列

    注意:

    并不要求子串(字符串一)的字符必须连续出现在字符串二中。

    思路分析:

    最优子结构和重叠子问题的性质都具有,所以要采取动态规划的算法

    最长公共子序列的结构

    设序列X=<x1, x2, …, xm>和Y=<y1, y2, …, yn>的一个最长公共子序列Z=<z1, z2, …, zk>,则:

    1.若xm=yn,则zk=xm=yn且Zk-1是Xm-1和Yn-1的最长公共子序列;
    2.若xm≠yn且zk≠xm ,则Z是Xm-1和Y的最长公共子序列;
    3.若xm≠yn且zk≠yn ,则Z是X和Yn-1的最长公共子序列。

    其中Xm-1=<x1, x2, …, xm-1>,Yn-1=<y1, y2, …, yn-1>,Zk-1=<z1, z2, …, zk-1>。

    子问题的递归结构

    由最长公共子序列问题的最优子结构性质可知,要找出X=<x1, x2, …, xm>和Y=<y1, y2, …, yn>的最长公共子序列,可按以下方式递归地进行:当xm=yn时,找出Xm-1和Yn-1的最长公共子序列,然后在其尾部加上xm(=yn)即可得X和Y的一个最长公共子序列。当xm≠yn时,必须解两个子问题,即找出Xm-1和Y的一个最长公共子序列及X和Yn-1的一个最长公共子序列。这两个公共子序列中较长者即为X和Y的一个最长公共子序列。

    由此递归结构容易看到最长公共子序列问题具有子问题重叠性质。

    例如,在计算X和Y的最长公共子序列时,可能要计算出X和Yn-1及Xm-1和Y的最长公共子序列。而这两个子问题都包含一个公共子问题,即计算Xm-1和Yn-1的最长公共子序列。

    与矩阵连乘积最优计算次序问题类似,我们来建立子问题的最优值的递归关系。用c[i,j]记录序列Xi和Yj的最长公共子序列的长度。其中Xi=<x1, x2, …, xi>,Yj=<y1, y2, …, yj>。
    

    当i=0或j=0时,空序列是Xi和Yj的最长公共子序列,故c[i,j]=0。其他情况下,由定理可建立递归关系如下:

    这里写图片描述

    代码:

    public class ComSubstr {  
      
        public static void main(String[] arg) {  
            String a = "blog.csdn.net";  
            String b = "csdn.blogt";  
            comSubstring(a, b);  
        }  
      
        private static void comSubstring(String str1, String str2) {  
            char[] a = str1.toCharArray();  
            char[] b = str2.toCharArray();  
            int a_length = a.length;  
            int b_length = b.length;  
            int[][] lcs = new int[a_length + 1][b_length + 1];  
            // 初始化数组  
            for (int i = 0; i <= b_length; i++) {  
                for (int j = 0; j <= a_length; j++) {  
                    lcs[j][i] = 0;  
                }  
            }  
            for (int i = 1; i <= a_length; i++) {  
                for (int j = 1; j <= b_length; j++) {  
                    if (a[i - 1] == b[j - 1]) {  
                        lcs[i][j] = lcs[i - 1][j - 1] + 1;  
                    }  
                    if (a[i - 1] != b[j - 1]) {  
                        lcs[i][j] = lcs[i][j - 1] > lcs[i - 1][j] ? lcs[i][j - 1]  
                                : lcs[i - 1][j];  
                    }  
                }  
            }  
            // 输出数组结果进行观察  
            for (int i = 0; i <= a_length; i++) {  
                for (int j = 0; j <= b_length; j++) {  
                    System.out.print(lcs[i][j]+",");  
                }  
                System.out.println("");  
            }  
            // 由数组构造最小公共字符串  
            int max_length = lcs[a_length][b_length];  
            char[] comStr = new char[max_length];  
            int i =a_length, j =b_length;  
            while(max_length>0){  
                if(lcs[i][j]!=lcs[i-1][j-1]){  
                    if(lcs[i-1][j]==lcs[i][j-1]){//两字符相等,为公共字符  
                        comStr[max_length-1]=a[i-1];  
                        max_length--;  
                        i--;j--;  
                    }else{//取两者中较长者作为A和B的最长公共子序列  
                        if(lcs[i-1][j]>lcs[i][j-1]){  
                            i--;  
                        }else{  
                            j--;  
                        }  
                    }  
                }else{  
                    i--;j--;  
                }  
            }  
            System.out.print("最长公共字符串是:");  
            System.out.print(comStr);  
        }  
    }  
    
    

    输出结果:

    0,0,0,0,0,0,1,2,2,2,2,  
    0,0,0,0,0,0,1,2,3,3,3,  
    0,0,0,0,0,0,1,2,3,4,4,  
    0,0,0,0,0,1,1,2,3,4,4,  
    0,1,1,1,1,1,1,2,3,4,4,  
    0,1,2,2,2,2,2,2,3,4,4,  
    0,1,2,3,3,3,3,3,3,4,4,  
    0,1,2,3,4,4,4,4,4,4,4,  
    0,1,2,3,4,5,5,5,5,5,5,  
    0,1,2,3,4,5,5,5,5,5,5,  
    0,1,2,3,4,5,5,5,5,5,5,  
    0,1,2,3,4,5,5,5,5,5,6,  
    最长公共字符串是:csdn.t  
    

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    参考:
    http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6110269
    http://www.programgo.com/article/74411986718/

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