动态规划-LCS最长公共子序列】的更多相关文章

#include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<string> using namespace std; //LCS const int MAXN = 1005; int DP[MAXN][MAXN]; int main() { string a; string b; while(cin >> a >> b) { int l1 = a.size(); int…
递推公式: ]==b[j-]) { dp[i][j]=dp[i-][j-]+; } else { dp[i][j]=max(dp[i-][j],dp[i][j-]); } 完整模板代码: int LCS(string a,string b){ ][]; ;i<=a.size();i++){ ;j<=b.size();j++){ ]==b[j-]) { dp[i][j]=dp[i-][j-]+; } else { dp[i][j]=max(dp[i-][j],dp[i][j-]); } } }…
转自:http://segmentfault.com/blog/exploring/ LCS 问题描述 定义: 一个数列 S,如果分别是两个或多个已知数列的子序列,且是所有符合此条件序列中最长的,则 S 称为已知序列的最长公共子序列. 例如:输入两个字符串 BDCABA 和 ABCBDAB,字符串 BCBA 和 BDAB 都是是它们的最长公共子序列,则输出它们的长度 4,并打印任意一个子序列. (Note: 不要求连续) 判断字符串相似度的方法之一 - LCS 最长公共子序列越长,越相似. Ju…
LCS最长公共子序列 模板代码: #include <iostream> #include <string.h> #include <string> using namespace std; int dp[110][110]; int main() { string a,b; memset(dp,0,sizeof(dp)); cin>>a>>b; int lena = a.size(); int lenb = b.size(); for(int…
出处 http://segmentfault.com/blog/exploring/ 本章讲解:1. LCS(最长公共子序列)O(n^2)的时间复杂度,O(n^2)的空间复杂度:2. 与之类似但不同的最长公共子串方法.最长公共子串用动态规划可实现O(n^2)的时间复杂度,O(n^2)的空间复杂度:还可以进一步优化,用后缀数组的方法优化成线性时间O(nlogn):空间也可以用其他方法优化成线性.3.LIS(最长递增序列)DP方法可实现O(n^2)的时间复杂度,进一步优化最佳可达到O(nlogn)…
POJ 1458 Common Subsequence(LCS最长公共子序列)解题报告 题目链接:http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/view.action?cid=87730#problem/F 题目: Common Subsequence Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 10000K Total Submissions: 43388   Accepted: 17613 Description A subsequen…
区别最长公共子串(连续) ''' LCS 最长公共子序列 ''' def LCS_len(x, y): m = len(x) n = len(y) dp = [[0] * (n + 1) for i in range(m + 1)] B = [[' '] * (n + 1) for i in range(m + 1)] for i in range(1, m + 1): for j in range(1, n + 1): if x[i - 1] == y[j - 1]: dp[i][j] = d…
1. 问题描述 子串应该比较好理解,至于什么是子序列,这里给出一个例子:有两个母串 cnblogs belong 比如序列bo, bg, lg在母串cnblogs与belong中都出现过并且出现顺序与母串保持一致,我们将其称为公共子序列.最长公共子序列(Longest Common Subsequence, LCS),顾名思义,是指在所有的子序列中最长的那一个.子串是要求更严格的一种子序列,要求在母串中连续地出现.在上述例子的中,最长公共子序列为blog(cnblogs, belong),最长公…
一.问题描述 由于最长公共子序列LCS是一个比较经典的问题,主要是采用动态规划(DP)算法去实现,理论方面的讲述也非常详尽,本文重点是程序的实现部分,所以理论方面的解释主要看这篇博客:http://blog.csdn.net/yysdsyl/article/details/4226630.之前看书,不是很明白,引用的这篇博客通过实例可以很清楚的解释,更好理解动态规划这个问题. 二.程序设计 //下面的这个函数是用来显示最长公共子序列的,利用递归函数完成 三.程序结果 这是常见的例子:将所有满足条…
一.最长公共子序列问题(LCS问题) 给定两个字符串A和B,长度分别为m和n,要求找出它们最长的公共子序列,并返回其长度.例如: A = "HelloWorld"    B = "loop" 则A与B的最长公共子序列为 "loo",返回的长度为3.此处只给出动态规划的解法:定义子问题dp[i][j]为字符串A的第一个字符到第 i 个字符串和字符串B的第一个字符到第 j 个字符的最长公共子序列,如A为“app”,B为“apple”,dp[2][3]…