这可能是一个很长的blog…… # from https://blog.csdn.net/justheretobe/article/details/51764587 #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- def lcs(s1,s2): m = len(s1) n = len(s2) counter = [[0]*(n+1) for x in range(m+1)] longest = 0 lcs_set = set() for i in r

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)

From:http://my.oschina.net/leejun2005/blog/117167 1.先科普下最长公共子序列 & 最长公共子串的区别: 找两个字符串的最长公共子串,这个子串要求在原字符串中是连续的.而最长公共子序列则并不要求连续. 2.最长公共子串 其实这是一个序贯决策问题,可以用动态规划来求解.我们采用一个二维矩阵来记录中间的结果.这个二维矩阵怎么构造呢?直接举个例子吧:"bab"和"caba"(当然我们现在一眼就可以看出来最长公共子串是

首先区别最长公共子串和最长公共子序列  LCS(计算机科学算法:最长公共子序列)_百度百科 最长公共子串,这个子串要求在原字符串中是连续的.而最长公共子序列则并不要求连续. 最长公共子序列: http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1159 #include <iostream> #include <algorithm> #include <string> #include <string.h> using nam

  最长公共子序列(LCS)是一类典型的动归问题. 问题 给定两个序列(整数序列或者字符串)A和B,序列的子序列定义为从序列中按照索引单调增加的顺序取出若干个元素得到的新的序列,比如从序列A中取出 A[i1], A[i2], ...A[ik],其中0=< i1 <= i2 <= ... ik <= n-1得到的新的序列 A[i1].A[i2]....A[ik]即为A的一个子序列.     两个不同的原序列A和B可能有着相同的子序列,求出A和B的公共子序列的最长长度. 分析     

算法提高篇有两个此类题目: 算法提高 最长字符序列   时间限制:1.0s   内存限制:256.0MB      最长字符序列 问题描述 设x(i), y(i), z(i)表示单个字符,则X={x(1)x(2)……x(m)},Y={y(1)y(2)……y(n)},Z={z(1)z(2)……z(k)},我们称其为字符序列,其中m,n和k分别是字符序列X,Y,Z的长度,括号()中的数字被称作字符序列的下标. 如果存在一个严格递增而且长度大于0的下标序列{i1,i2……ik},使得对所有的j=1,2

最长上升子序列,问题定义:http://blog.csdn.net/chenwenshi/article/details/6027086 代码: public static void getData( char[] L ) { int len = L.length; int[] f = new int[len]; String[] res = new String[len]; ; i < len; i++ ) { f[i] = ; res[i] = "" + L[i]; ; j

最长公共子序列,顾名思义当然是求两个字符串的最长公共子序列啦,当然,这只是一道非常菜的动规,所以直接附上代码: #include<iostream> #include<cstdio> using namespace std; ],b[]; ][]; int main() { int m,n; cin>>m>>n; ;i <= m;i ++) { cin>>a[i]; } ;i <= n;i ++) cin>>b[i]; ;

先吐血一发,噗! 再吐血一次,啊啊啊啊! 好吧,做了那么多次最长上升子序列,看这题看了半天才发现还有最长下降子序列,呵呵哒! AC代码: #include<stdio.h>//老恶心#include<cmath>#include<string.h>#include<iostream>#include<algorithm>#define INF 0x3f3f3f3fusing namespace std; int a[30000],dp[30000

百练2757: 题目描述: 对于给定的序列,求出最长上升子序列的长度. 题目链接:http://bailian.openjudge.cn/practice/2757 解题思路 一.动态规划 1. 找子问题 错误找法: “求序列的前n个元素的最长上升子序列的长度”是个子问题,但这样分解子问题,不具有“无后效性” 假设F(n) = x,但可能有多个序列满足F(n) = x.有的 序列的最后一个元素比 an+1小,则加上an+1就能形成更长上 升子序列:有的序列最后一个元素不比an+1小……以后的事

Alignment Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 30000K Total Submissions: 14486   Accepted: 4695 Description In the army, a platoon is composed by n soldiers. During the morning inspection, the soldiers are aligned in a straight line in front of the cap

题意:对于一个序列,要求去掉正好K个数字,若能使其成为不上升子序列或不下降子序列,则“A is a magic array.”,否则"A is not a magic array.\n". 分析: 1.求一遍LCS,然后在将序列逆转,求一遍LCS,分别可得最长上升子序列和最长下降子序列的长度tmp1.tmp2. 2.n - tmp1 <= k或n - tmp2 <= k即可,需要去掉的去完之后,在已经是最长上升或最长下降的序列中随便去够k个就好了. #include<

题目描述与背景介绍 背景题目: [674. 最长连续递增序列]https://leetcode-cn.com/problems/longest-continuous-increasing-subsequence/ [300. 最长递增子序列]https://leetcode-cn.com/problems/longest-increasing-subsequence/ 这两个都是DP的经典题目,674比较简单. 代码: class Solution { public int findLength

今天重温了一下dp问题,发现自己两个礼拜不写题目就什么都不会了...心态爆炸,感觉去考试怕是要gg了... 不过今天总结一下写的题目,全部都是基础的dp问题 第一个是 求最长不下降子序列的长度 第一行为n,表示n个数 第二行n个数 最长不下降子序列的长度 N小于5000 for  each  num  < =maxint 样例输入 3 1 2 3 样例输出 3 // // Created by 陈平 on 2018/7/8. // #include "iostream" usin

1.先科普下最长公共子序列 & 最长公共子串的区别: 找两个字符串的最长公共子串,这个子串要求在原字符串中是连续的.而最长公共子序列则并不要求连续. (1)递归方法求最长公共子序列的长度 1)设有字符串a[0...n],b[0...m],下面就是递推公式. 当数组a和b对应位置字符相同时,则直接求解下一个位置:当不同时取两种情况中的较大数值. 2)代码如下: #include<stdio.h> #include<string.h> char a[30],b[30]; int

注: 最长公共子序列采用动态规划解决,由于子问题重叠,故采用数组缓存结果,保存最佳取值方向.输出结果时,则自顶向下建立二叉树,自底向上输出,则这过程中没有分叉路,结果唯一. 最长公共子串采用参考串方式,逐步比对,若相同则对应参考值自增,同时记录当前时刻最大参考值,及其位置.最后输出多组结果. 源码:lcs.cpp #include "stdafx.h" #include <stdio.h> #include <vector> /*****************

前言 由于原微软开源的基于古老的perl语言的Rouge依赖环境实在难以搭建,遂跟着Rouge论文的描述自行实现. Rouge存在N.L.S.W.SU等几大子评估指标.在复现Rouge-L的函数时,便遇到了本博文的问题:求两串的最长公共子序列. 一 参考文献 全文参考均如下博文. 最长公共子序列与最长公共子串[动态规划] - csdn_xzb 二 最长公共子序列 & 最长公共子串的区别 1.最长公共子序列(Longest Common Subsequence,LCS):在字符串A和字符串B中都出

LCS:给出两个序列S1和S2,求出的这两个序列的最大公共部分S3就是就是S1和S2的最长公共子序列了.公共部分 必须是以相同的顺序出现,但是不必要是连续的. 选出最长公共子序列.对于长度为n的序列,其子序列共有2的n次方个,这样的话这种算法的时间复杂度就为指数级 了,这显然不太适合用于序列很长的求解了. 解法二:既然学到了动态规划,就来看看能否用动态规划的思想来解决这个问题.要使用动态规划,必须满足两个条 件:有最优子结构和重叠子问题.为了便于学习,我们先来了解下这两个概念. 如果问题的一个最

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

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

http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/view.action?cid=74662#problem/C     A B C D E C - Largest Rectangle in a Histogram Time Limit:3000MS     Memory Limit:0KB     64bit IO Format:%lld & %llu Submit Status Practice UVA 111 Description Background Many