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
OpenCV学习(13) 细化算法(1)(转)
查看>>
OpenCV学习笔记(27)KAZE 算法原理与源码分析(一)非线性扩散滤波
查看>>
OpenCV学堂 | CV开发者必须懂的9种距离度量方法,内含欧氏距离、切比雪夫距离等(建议收藏)
查看>>
OpenCV学堂 | OpenCV案例 | 基于轮廓分析对象提取
查看>>
OpenCV学堂 | YOLOv8实战 | 荧光显微镜细胞图像检测
查看>>
OpenCV学堂 | 汇总 | 深度学习图像去模糊技术与模型
查看>>
OpenCV官方文档 理解k - means聚类
查看>>
OpenCV探索
查看>>
OpenCV环境搭建(一)
查看>>
openCV目标识别 目标跟踪 YOLO5深度学习 Python 计算机视觉 计算机毕业设计 源码下载
查看>>
opencv笔记(1):图像缩放
查看>>
opencv笔记(二十四)——得到轮廓之后找到凸包convex hull
查看>>
OpenCV计算点到直线的距离 数学法
查看>>
Opencv识别图中人脸
查看>>
OpenCV读写avi、mpeg文件
查看>>
opencv面向对象设计初探
查看>>
OpenCV(1)读写图像
查看>>
OpenCV:不规则形状区域中每种颜色的像素数?
查看>>
OpenCV:概念、历史、应用场景示例、核心模块、安装配置
查看>>
OpenDaylight融合OpenStack架构分析
查看>>