动态规划6-LCS(最长公共子序列)

继续动态规划O(∩_∩)O~

暑假之前就写了的,只是去实习了,没来及贴上来。

关于动态规划的基础知识,参见算法与数据结构之前的文章,(其实我也要再看看,当时理解的自认为还比较深刻,现在又忘得差不多了)


LCS问题描述,就不说了,网上一大堆。如果看了我前面的文章,怎样来用动态规划解决,也应该很简单了。

不废话,动态规划的难点在于问题刻画和发现最优子结构,以及怎样逆向思维(居然还记得这么多,,,):

最长公共子序列的结构:

设X = { x1 , ... , xm },Y = { y1 , ... , yn }及它们的最长子序列Z = { z1 , ... , zk }

1、若 xm = yn , 则 zk = xm = yn,且Z[k-1] 是 X[m-1] 和 Y[n-1] 的最长公共子序列
2、若 xm != yn ,且 zk != xm , 则 Z 是 X[m-1] 和 Y 的最长公共子序列
3、若 xm != yn , 且 zk != yn , 则 Z 是 Y[n-1] 和 X 的最长公共子序列
子问题的递归结构:

当 i = 0 , j = 0 时 , c[i][j] = 0
当 i , j > 0 ; xi = yi 时 , c[i][j] = c[i-1][j-1] + 1
当 i , j > 0 ; xi != yi 时 , c[i][j] = max { c[i][j-1] , c[i-1][j] }


直接贴代码:

复制代码
package Section8;

public class LCS {

/**
*
@param args
*/
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
char[] A = {'a','b','c','b','d','a','b'};
char[] B = {'b','d','c','b','a'};

int lcs = LCS(A,B);
System.out.println(lcs);

}

public static int LCS(char[] A,char[] B){
//接受2个字符数组,返回其最长公共子序列的长度

int m = A.length;
int n = B.length;

int[][] Result = new int[m][n]; //要求Result[m-1][n-1]

char[] cc = new char[min(m,n)];
int position = 0;

//按行填
for(int i = 0;i <= m - 1;i++)
{
for(int j = 0;j <= n-1;j++)
{
//确定了一个(i , j),对此位置进行动态规划填数
/*
if(A[i] == B[j])
Result[i][j] = Result[i-1][j-1] + 1;
else
Result[i][j] = max(Result[i-1][j],Result[i][j-1]);
*/
if(A[i] == B[j])
{
if(i - 1 < 0 || j - 1 < 0)
Result[i][j]
= 0 + 1;
else
Result[i][j]
= Result[i-1][j-1] + 1;
}
else
{
int C1 = 0,C2 = 0;
if(i - 1 >= 0)
C1
= Result[i-1][j];
if(j - 1 >= 0)
C2
= Result[i][j-1];

Result[i][j]
= max(C1,C2);
}
}
}

return Result[m-1][n-1];
}


private static int max(int a,int b){
if(a >= b)
return a;
return b;
}

private static int min(int a,int b){
if(a >= b)
return b;
return a;
}

}
复制代码


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总结:复习动态规划

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