最长公共子序列
题目描述
给定两个字符串 text1
和 text2
,返回这两个字符串的最长 公共子序列 的长度。如果不存在 公共子序列 ,返回 0
。
一个字符串的 子序列 是指这样一个新的字符串:它是由原字符串在不改变字符的相对顺序的情况下删除某些字符(也可以不删除任何字符)后组成的新字符串。
- 例如,
"ace"
是"abcde"
的子序列,但"aec"
不是"abcde"
的子序列。
两个字符串的 公共子序列 是这两个字符串所共同拥有的子序列。
示例 1:
输入:text1 = "abcde", text2 = "ace"
输出:3
解释:最长公共子序列是 "ace" ,它的长度为 3 。
题目链接:https://leetcode.cn/problems/longest-common-subsequence/
文章讲解:https://programmercarl.com/1143.最长公共子序列.html
思路
子序列和子数组的区别在于中间元素可以删减。那么仍然是五部曲分析,不过在递推的时候有所不同
动规五部曲
1、dp 数组及下标含义
dp[i][j]
:长度为[0, i - 1]的字符串text1与长度为[0, j - 1]的字符串text2的最长公共子序列为dp[i][j]
2、递推公式
两种情况:
- 情况1:text1[i - 1] 与 text2[j - 1]相同
- 那么找到了一个公共元素,长度+1
dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
- 那么找到了一个公共元素,长度+1
- 情况2:text1[i - 1] 与 text2[j - 1]不同
- 这里和子数组问题不同了,子数组问题是保持为初始值 0 不变。而这道题因为不要求连续,所以可以跳过 i - 1 元素,那么就继续向前看
text1[0, i - 2]
与text2[0, j - 1]
的最长公共子序列 和text1[0, i - 1]
与text2[0, j - 2]
的最长公共子序列,取最大的。
- 这里和子数组问题不同了,子数组问题是保持为初始值 0 不变。而这道题因为不要求连续,所以可以跳过 i - 1 元素,那么就继续向前看
C++
if (text1[i - 1] == text2[j - 1]) {
dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
} else {
dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]);
}
3、初始化
从递推公式上看,需要初始化 i 和 j 为 0 的情况。和上一题一样,初始化为0即可。其余会被覆盖,也一起初始化为0。
4、确定遍历顺序
从左边上边和左上方推出dp[i][j]
因此从左至右从上至下遍历即可。两个个字符串无论谁在外层均可。
5、举例推导
输入:text1 = "abcde", text2 = "ace" 为例,dp状态如图:
dp 定义时不要求要以 i j 结尾,因此最后红框dp[text1.size()][text2.size()]
为最终结果
代码实现
C++
int longestCommonSubsequence(string text1, string text2) {
int m = text1.size(), n = text2.size();
vector<vector<int>> dp(m+1,vector<int>(n+1,0));
for(int i = 1;i < m+1;i++){
for(int j = 1;j < n+1;j++){
if(text1[i - 1] == text2[j - 1]){
dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
} else {
dp[i][j] = max(dp[i][j - 1],dp[i - 1][j]);
}
}
}
return dp[m][n];
}