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
pip 无法从 requirements.txt 安装软件包
查看>>
pip/pip3更换国内源
查看>>
pip3 install PyQt5 --user 失败
查看>>
pip3命令全解析:Python3包管理工具的详细使用指南
查看>>
pip3安装命令重复创建文件‘/tmp/pip-install-xxxxx/package‘失败
查看>>
PIPE 接口信号列表
查看>>
pipeline配置与管理Job企业级实战
查看>>
pipeline项目配置实战
查看>>
Pipenv 与 Conda?
查看>>
QVGA/HVGA/WVGA/FWVGA分辨率屏含义及大小//Android虚拟机分辨率
查看>>
pipreqs : 无法将“pipreqs”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称。请检查名称的拼写,如果包括路径,请确保路径 正确,然后再试一次。
查看>>
pipy国内镜像的网址
查看>>
quiver绘制python语言
查看>>
pip下载缓慢
查看>>
PIP使用SSH从BitBucket安装自定义软件包,无需输入SSH密码
查看>>
pip命令提示unknow or unsupported command install解决方法
查看>>
pip在安装模块时提示Read timed out
查看>>
pip更换源
查看>>
SpringBoot之Banner源码深度分解
查看>>
Pix2Pix如何工作?
查看>>