什么是最长公共子序列 X=ACCG Y=CCAGCA 长度为1的公共子序列: {A} {C} {G} 长度为2的公共子序列:{AC} {CC} {CG} {AG} 长度为3的公共子序列:{ACG} 长度为4的公共子序列 最长公共子序列即为 {ACG} 问题:长度为N和M的两个序列如何求他们的最长公共子序列? X = ACCGGGTTACCGTTTAAAACCCGGGTAACCT Y = CCAGGACCAGGGACCGTTTACCAGCCTTAAACCA 简单算法 for (int i=N; i…

什么是最长递增子序列(Longest Increasing Subsquence) 对于一个序列{3, 2, 6, 4, 5, 1},它包含很多递增子序列{3, 6}, {2,6}, {2, 4, 5}, {1} 其中最长的递增子序列是{2, 4, 5} 问题:对于长度为N的矢量D,如何找到它的最长递增子序列 一个简单的算法 . 找到所有长度为i的子序列; //复杂度为(N!)/(i!)(N-i)! O(exp(N)) . 判断是否其中有一个为递增子序列} 动态规划算法 基本思想:将一个复杂问题…

问题描述: 给定两个序列 X=<x1, x2, ..., xm>, Y<y1, y2, ..., yn>,求X和Y长度最长的公共子序列.(子序列中的字符不要求连续) 这道题可以用动态规划解决.定义c[i, j]表示Xi和Yj的LCS的长度,可得如下公式: 伪代码如下: C++实现: int longestCommonSubsequence(string x, string y) { int m = x.length(); int n = y.length(); vector<…

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…

问题描述: 给定两个序列 X=<x1, x2, ..., xm>, Y<y1, y2, ..., yn>,求X和Y长度最长的公共子串.(子串中的字符要求连续) 这道题和最长公共子序列(Longest common subsequence)很像,也可以用动态规划定义.公式如下: 这里c[i,j]表示以Xi,Yj结尾的最长公共子串的长度. 程序实现: int longestCommonSubstring(string x, string y) { int m = x.length();…

算法提高 最长公共子序列 时间限制:1.0s 内存限制:256.0MB 问题描述 给定两个字符串,寻找这两个字串之间的最长公共子序列. 输入格式 输入两行,分别包含一个字符串,仅含有小写字母. 输出格式 最长公共子序列的长度. 样例输入 abcdgh aedfhb 样例输出 3 样例说明 最长公共子序列为a,d,h. 数据规模和约定 字串长度1~1000. import java.util.Scanner; public class 最长公共子序列 { public static String…

转载注明出处:http://blog.csdn.net/wdq347/article/details/9001005 (修正了一些错误,并自己重写了代码) 最长公共子序列(LCS)最常见的算法是时间复杂度为O(n^2)的动态规划(DP)算法,但在James W. Hunt和Thomas G. Szymansky 的论文"A Fast Algorithm for Computing Longest Common Subsequence"中,给出了O(nlogn)下限的一种算法. 定理:设…

这道题被51Nod定为基础题(这要求有点高啊),我感觉应该可以算作一级或者二级题目,主要原因不是动态规划的状态转移方程的问题,而是需要理解最后的回溯算法. 题目大意:找到两个字符串中最长的子序列,子序列的要求满足其中字符的顺序和字母在两个序列中都必须相同,任意输出一个符合题意的子序列 首先是最基本的最长公共子序列的状态转移问题: 这里的maxLen[i][j]数组的意思就是保存s1的前 i 个字符和s2的前 j 个字符匹配的状态. 举个例子:maxLen[3][6]即表明在s1的前3个字符和s2…

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…

Write a function to find the longest common prefix string amongst an array of strings. If there is no common prefix, return an empty string "". Example 1: Input: ["flower","flow","flight"] Output: "fl" Exa…