给两个字符串,求两个字符串的最长子串 (例如:"abc""xyz"的最长子串为空字符串,"abcde"和"bcde"的最长子串为"bcde") 解题思路: 把两个字符串分成一个行列的二维矩阵 比较二维矩阵中每个点对应行列字符中否相等,相等的话值设置为1,否则设置为0. 通过查找出值为1的最长对角线就能找到最长公共子串. 从图中我们可以看到,等于1的那个对角线就是我们要求的最长公共子串,同时我们还可以再优化一…
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…
最长公共子串 // Longest Common Subsequence 子串有别于子序列, 子串是连续的, 而子序列可以不连续 /*---------------------------------------------------- 题为求 最长对称子串, 实际可以转化成求最长公共子串 ----------------------------------------------------*/// 首先,是最长公共子串,而非子序列. // 进而,对称子串,相当于求某个字符串和其逆序的公共子…
问题 该文章的最新版本已迁移至个人博客[比特飞],单击链接 https://www.byteflying.com/archives/3921 访问. 编写一个函数来查找字符串数组中的最长公共前缀. 如果不存在公共前缀,返回空字符串 "". 输入: ["flower","flow","flight"] 输出: "fl" 输入: ["dog","racecar",&quo…
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…
题目描述 编写一个函数来查找字符串数组中的最长公共前缀. 如果不存在公共前缀,返回空字符串 "". 示例 1: 输入: ["flower","flow","flight"] 输出: "fl" 示例 2: 输入: ["dog","racecar","car"] 输出: "" 解释: 输入不存在公共前缀. 说明: 所有输入只包含小写…
分析: 完整代码: // 最长公共子序列 #include <stdio.h> #include <algorithm> using namespace std; ; char A[N], B[N]; int dp[N][N]; int main() { freopen("in.txt", "r", stdin); int n; gets(A + ); // 从下标1开始读入 gets(B + ); ); // 由于读入时下标从1开始,因此读…
1. 两者区别 约定:在本文中用 LCStr 表示最长公共子串(Longest Common Substring),LCSeq 表示最长公共子序列(Longest Common Subsequence). 子串要求在原字符串中是连续的,而子序列则没有要求.例如: 字符串 s1=abcde,s2=ade,则 LCStr=de,LCSeq=ade. 2. 求最长公共子串(LCStr) 算法描述:构建如下图的矩阵dp[][],当s1[i] == s2[j] 的时候,dp[i][j]=1:最后矩阵中斜对…
最长公共子串(LCS:Longest Common Substring)是一个非常经典的面试题目,本人在乐视二面中被面试官问过,惨败在该题目中. 什么是最长公共子串 最长公共子串问题的基本表述为:给定两个字符串,求出它们之间最长的相同子字符串的长度. 最直接的解法就是暴力解法:遍历所有子字符串,比较它们是否相同,然后去的相同子串中最长的那个.对于长度为n的字符串,它子串的数量为n(n-1)/2,假如两个字符串长度均为n,那么该解法的复杂度为O(n^4),想想并不是取出所有的子串,那么该解法的复杂…
摘要:本文讨论了最长公共子串的的相关算法的时间复杂度,然后在后缀数组的基础上提出了一个时间复杂度为o(n^2*logn),空间复杂度为o(n)的算法.该算法虽然不及动态规划和后缀树算法的复杂度低,但其重要的优势在于可以编码简单,代码易于理解,适合快速实现. 首先,来说明一下,LCS通常指的是公共最长子序列(Longest Common Subsequence,名称来源参见<算法导论>原书第3版p223),而不是公共最长子串(也称为最长公共子串). 最长公共子串问题是在文本串.模式串中寻找共有的…