經典演算法題每日演練——最長公共子序列
一: 作用
最長公共子序列的問題常用於解決字串的相似度,是一個非常實用的演算法,作為碼農,此演算法是我們的必備基本功。
二:概念
舉個例子,cnblogs這個字串中子序列有多少個呢?很顯然有27個,比如其中的cb,cgs等等都是其子序列,我們可以看出
子序列不見得一定是連續的,連續的那是子串。
我想大家已經瞭解了子序列的概念,那現在可以延伸到兩個字串了,那麼大家能夠看出:cnblogs和belong的公共子序列嗎?
在你找出的公共子序列中,你能找出最長的公共子序列嗎?
從圖中我們看到了最長公共子序列為blog,仔細想想我們可以發現其實最長公共子序列的個數不是唯一的,可能會有兩個以上,
但是長度一定是唯一的,比如這裡的最長公共子序列的長度為4。
三:解決方案
列舉法
這種方法是最簡單,也是最容易想到的,當然時間複雜度也是龜速的,我們可以分析一下,剛才也說過了cnblogs的子序列
個數有27個 ,延伸一下:一個長度為N的字串,其子序列有2N個,每個子序列要在第二個長度為N的字串中去匹配,匹配一次
需要O(N)的時間,總共也就是O(N*2N),可以看出,時間複雜度為指數級,恐怖的令人窒息。
動態規劃
既然是經典的題目肯定是有最佳化空間的,並且解題方式是有固定流程的,這裡我們採用的是矩陣實現,也就是二維陣列。
第一步:先計算最長公共子序列的長度。
第二步:根據長度,然後透過回溯求出最長公共子序列。
現有兩個序列X={x1,x2,x3,...xi},Y={y1,y2,y3,....,yi},
設一個C[i,j]: 儲存Xi與Yj的LCS的長度。
遞推方程為:
不知道大家看懂了沒?動態規劃的一個重要性質特點就是解決“子問題重疊”的場景,可以有效的避免重複計算,根據上面的
公式其實可以發現C[i,j]一直儲存著當前(Xi,Yi)的最大子序列長度。
1 using System; 2 namespace ConsoleApplication2 3 { 4 public class Program 5 { 6 static int[,] martix; 7 8 static string str1 = "cnblogs"; 9 static string str2 = "belong";10 11 static void Main(string[] args)12 {13 martix = new int[str1.Length + 1, str2.Length + 1];14 15 LCS(str1, str2);16 17 //只要拿出矩陣最後一個位置的數字即可18 Console.WriteLine("當前最大公共子序列的長度為:{0}", martix[str1.Length, str2.Length]);19 20 Console.Read();21 }22 23 static void LCS(string str1, string str2)24 {25 //初始化邊界,過濾掉0的情況26 for (int i = 0; i = martix[i, j - 1])46 martix[i, j] = martix[i - 1, j];47 else48 martix[i, j] = martix[i, j - 1];49 }50 }51 }52 }53 }54 }
圖大家可以自己畫一畫,程式碼完全是根據上面的公式照搬過來的,長度的問題我們已經解決了,這次要解決輸出最長子序列的問題,
我們採用一個標記函式Flag[i,j],當
①:C[i,j]=C[i-1,j-1]+1 時 標記Flag[i,j]="left_up"; (左上方箭頭)
②:C[i-1,j]>=C[i,j-1] 時 標記Flag[i,j]="left"; (左箭頭)
③: C[i-1,j] 例如:我輸入兩個序列X=acgbfhk,Y=cegefkh。
由於直接繪圖很麻煩,嘿嘿,我就用手機拍了張: 好,我們再輸入兩個字串: 透過上面的兩張圖,我們來分析下它的時間複雜度和空間複雜度。 時間複雜度:構建矩陣我們花費了O(MN)的時間,回溯時我們花費了O(M+N)的時間,兩者相加最終我們花費了O(MN)的時間。 空間複雜度:構建矩陣我們花費了O(MN)的空間,標記函式也花費了O(MN)的空間,兩者相加最終我們花費了O(MN)的空間。 1 using System; 2 3 namespace ConsoleApplication2 4 { 5 public class Program 6 { 7 static int[,] martix; 8 9 static string[,] flag;10 11 static string str1 = "acgbfhk";12 13 static string str2 = "cegefkh";14 15 static void Main(string[] args)16 {17 martix = new int[str1.Length + 1, str2.Length + 1];18 19 flag = new string[str1.Length + 1, str2.Length + 1];20 21 LCS(str1, str2);22 23 //列印子序列24 SubSequence(str1.Length, str2.Length);25 26 Console.Read();27 }28 29 static void LCS(string str1, string str2)30 {31 //初始化邊界,過濾掉0的情況32 for (int i = 0; i = martix[i, j - 1])53 {54 martix[i, j] = martix[i - 1, j];55 flag[i, j] = "left";56 }57 else58 {59 martix[i, j] = martix[i, j - 1];60 flag[i, j] = "up";61 }62 }63 }64 }65 }66 67 static void SubSequence(int i, int j)68 {69 if (i == 0 || j == 0)70 return;71 72 if (flag[i, j] == "left_up")73 {74 Console.WriteLine("{0}: 當前座標:({1},{2})", str2[j - 1], i - 1, j - 1);75 76 //左前方77 SubSequence(i - 1, j - 1);78 }79 else80 {81 if (flag[i, j] == "up")82 {83 SubSequence(i, j - 1);84 }85 else86 {87 SubSequence(i - 1, j);88 }89 }90 }91 }92 }
1 static string str1 = "abcbdab";2 3 static string str2 = "bdcaba";
來自 “ ITPUB部落格 ” ,連結:http://blog.itpub.net/3407/viewspace-2811530/,如需轉載,請註明出處,否則將追究法律責任。
相關文章
- 動態規劃經典問題----最長公共子序列動態規劃
- 演算法題:最長公共子序列演算法
- 最長公共子序列
- 淺談最長公共子序列引發的經典動態規劃問題動態規劃
- 最長公共子序列(JAVA)Java
- LCS 演算法:Javascript 最長公共子序列演算法JavaScript
- java 實現 最長公共子序列Java
- 最長公共子序列求方案數
- 線性dp:最長公共子序列
- 經典演算法題每日演練——第二十四題 梳排序演算法排序
- [譯] Swift 演算法學院 - 最長公共子序列演算法Swift演算法
- [演算法筆記]動態規劃之最長公共子串和最長公共子序列演算法筆記動態規劃
- 經典演算法題每日演練——第二十二題 奇偶排序演算法排序
- 最長公共子序列問題—動態規劃sdut動態規劃
- [題解]P1439 【模板】最長公共子序列
- 【LeetCode動態規劃#14】子序列系列題(最長遞增子序列、最長連續遞增序列、最長重複子陣列、最長公共子序列)LeetCode動態規劃陣列
- 動態規劃-最長公共子序列動態規劃
- 動態規劃——最長公共子序列動態規劃
- 以最長公共子序列問題理解動態規劃演算法(DP)動態規劃演算法
- “最長公共字串子序列”問題的動態規劃法演算法字串動態規劃演算法
- 力扣1143. 最長公共子序列 動態規劃之最長公共子序列力扣動態規劃
- 動態規劃(最長公共子序列LCS)動態規劃
- 最長公共子序列的程式碼實現
- 領釦LintCode演算法問題答案-77. 最長公共子序列演算法
- 經典演算法題每日演練——第二十三題 雞尾酒排序演算法排序
- 經典演算法題每日演練——第二十五題 塊狀連結串列演算法
- 最長公共子序列,遞迴簡單程式碼遞迴
- LeetCode 1143.最長公共子序列LeetCode
- 微軟演算法面試題:如何找最長的增長子序列微軟演算法面試題
- 字串篇(python)—兩個字串的最長公共子序列字串Python
- 51nod-基因匹配+luogu-【模板】最長公共子序列
- lCS(最長公共子串)
- 最長上升子序列
- [Java] 藍橋杯ADV-202 演算法提高 最長公共子序列Java演算法
- 最長公共子序列與最小編輯距離-你有更快的演算法麼?演算法
- 每日leetcode——最長公共字首LeetCode
- 詳解動態規劃最長公共子序列--JavaScript實現動態規劃JavaScript
- 最長公共子序列&迴文字串 nyoj動態規劃字串動態規劃