博客
关于我
C++:算法设计策略之动态规划法
阅读量:718 次
发布时间:2019-03-21

本文共 1199 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

最长公共子序列问题

题目描述

给定两个序列X={x₁, x₂, …, xₘ}和Y={y₁, y₂, …, yₙ},目标是找出X和Y的最长公共子序列(LCS)。

输入

输入分为以下几行:

  • 第一行:输入序列X;
  • 第二行:输入序列Y。

注意:输入序列后面添加一个空格字符,以便处理特殊情况。

输出

输出X和Y的最长公共子序列的长度。

实验代码

以下是实现最长公共子序列问题的代码:

#include 
#include
#include
using namespace std;string a, b;int N = 1001;int r[N][N] = {0};int LCS(int la, int lb) { int i, j; // 初始化边界行列 for (i = 1; i <= la; ++i) r[i][0] = 0; for (j = 1; j <= lb; ++j) r[0][j] = 0; //Fill DP table for (i = 1; i <= la; ++i) { for (j = 1; j <= lb; ++j) { if (a[i] == b[j]) { r[i][j] = r[i-1][j-1] + 1; } else { if (r[i-1][j] >= r[i][j-1]) { r[i][j] = r[i-1][j]; } else { r[i][j] = r[i][j-1]; } } } } return r[la][lb];}int main() { // 读取输入 cin >> a >> b; int la = a.length(), lb = b.length(); // 方便处理边界情况 a += ' '; b += ' '; int LCS_length = LCS(la, lb); cout << LCS_length; return 0;}

结论

通过上述方法,我们能够高效地解决最长公共子序列问题。该算法基于动态规划原理,时间复杂度为O(NM),空间复杂度为O(NM)(其中N和M分别为两个序列的长度)。此外,为了确保程序的鲁棒性,代码中增加了对边界情况的处理。

转载地址:http://kozgz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
Program type already present: android.support.v4.widget.EdgeEffectCompat
查看>>
PyTorch中文版官方教程来啦(附下载)
查看>>
Progress Kemp LoadMaster 远程命令执行漏洞复现(CVE-2024-1212)
查看>>
Project configuration is not up-to-date with pom.xml. Run Maven->Update Project
查看>>
Project Euler 15 Lattice paths
查看>>
Project Euler 48 Self powers( 大数求余 )
查看>>
Project Euler Problem 12: Highly divisible triangular number
查看>>
ProjectEuler 2
查看>>
projection介绍及EPSG:4326和EPSG:3857的投射转换
查看>>
project打开文件时,显示无法识别此文件格式?
查看>>
Prometheus + Grafana on Kubernetes部署
查看>>
prometheus + grafana进行服务器资源监控
查看>>
Prometheus Alertmanager 告警配置详解
查看>>
Prometheus Grafana 展示平台
查看>>
Prometheus pushgateway使用详解
查看>>
Prometheus 云原生 - Prometheus 数据模型、Metrics 指标类型、Exporter 相关
查看>>
Prometheus 云原生 - 基于 file_sd、http_sd 实现 Service Discovery
查看>>
Prometheus 云原生 - 微服务监控报警系统 (Promethus、Grafana、Node_Exporter)部署、简单使用
查看>>
Prometheus 云原生 - 监控 Linux、MySQL、Redis、RabbitMQ、Docker、SpringBoot 3.x
查看>>
Prometheus 介绍
查看>>