http://www.lightoj.com/volume_showproblem.php?problem=1013   Yes, you are developing a 'Love calculator'. The software would be quite complex such that nobody could crack the exact behavior of the software. So, given two names your software will gene…

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…

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),最长公共子…

问题描述: 对于两个序列X和Y的公共子序列中,长度最长的那个,定义为X和Y的最长公共子序列.X  Y   各自字符串有顺序,但是不一定需要相邻. 最长公共子串(Longest Common Substring ):顺序相同,并且各个字符的位置也必须相邻. 最长公共子序列(Longest Common Subsequence,LCS ):顺序形同,各个字符的位置不一定相邻. 比如: 字符串 13455 与 245576 的最长公共子序列为455字符串 acdfg 与 adfc 的最长公共子序列为a…

学自:https://open.163.com/movie/2010/12/L/4/M6UTT5U0I_M6V2U1HL4.html 最长公共子序列:(本文先谈如何求出最长公共子序列的长度,求出最长公共子序列在文章最下方) 昨天看了网易公开课的麻省理工的算法导论讲的最长公共子序列,收获很大,网址已给出,推荐观看.我也将会把如何减少算法的空间的代码放在下面,这是视频中提到的,用的也是老师所说的保存一行,好,现在来说说最长公共子序列的求法.先把问题简单描述一下,就是有两个字符串序列,求他们最长的公共…

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1159 Problem Description 给定序列的子序列是给定的序列,其中有一些元素(可能没有)被遗漏. 给定一个序列X = <x1,x2,...,xm>如果存在严格递增的序列<i1,i2,...,则另一个序列Z = <z1,z2,...,zk>是X的子序列. ...,ik>的索引,使得对于所有j = 1,2,...,k,xij = zj. 例如,Z = <a,…

当初学者最开始学习 dp 的时候往往接触的是一大堆的 背包 dp 问题, 那么我们在这里就不妨讨论一下常见的几种背包的 dp 问题: 初级的时候背包 dp 就完全相当于BFS DFS 进行搜索之后的记忆化查找. 背包问题 一 .   0 ~ 1 背包问题 实现一. return max ( rec ( i + 1, j ) , rec ( i + 1, j - cost[ i ]) + value[ i ]); //对第 i  件物品的选或者不选 记忆化.      这个是由于实现一产生的dp数…

[原文链接]最长公共子序列(Longest Common Subsequence,简称 LCS)是一道非常经典的面试题目,因为它的解法是典型的二维动态规划,大部分比较困难的字符串问题都和这个问题一个套路,比如说编辑距离.而且,这个算法稍加改造就可以用于解决其他问题,所以说 LCS 算法是值得掌握的. 题目就是让我们求两个字符串的 LCS 长度: 输入: str1 = "abcde", str2 = "ace" 输出: 3 解释: 最长公共子序列是 "ace…

求LCS的长度,Java版本: public static int LCS(int[]a,int[] b) { int [][]c=new int[a.length+1][b.length+1]; for(int i=1;i<=a.length;i++) { for(int j=1;j<=b.length;j++) { if(a[i-1]==b[j-1]) c[i][j]=c[i-1][j-1]+1; else c[i][j]=Math.max(c[i-1][j], c[i][j-1]); }…

软件安全的一个小实验,正好复习一下LCS的写法. 实现LCS的算法和算法导论上的方式基本一致,都是先建好两个表,一个存储在(i,j)处当前最长公共子序列长度,另一个存储在(i,j)处的回溯方向. 相对于算法导论的版本,增加了一个多分支回溯,即存储回溯方向时出现了向上向左都可以的情况时,这时候就代表可能有多个最长公共子序列.当回溯到这里时,让程序带着存储已经回溯的字符串的栈进行递归求解,当走到左上角的时候输出出来 # coding=utf-8 class LCS(): def input(self…