利用C++實(shí)現(xiàn)最長公共子序列與最長公共子串
一、問題描述
子串應(yīng)該比較好理解,至于什么是子序列,這里給出一個(gè)例子:有兩個(gè)母串
cnblogs
belong
比如序列bo, bg, lg在母串cnblogs與belong中都出現(xiàn)過并且出現(xiàn)順序與母串保持一致,我們將其稱為公共子序列。最長公共子序列(Longest Common Subsequence, LCS),顧名思義,是指在所有的子序列中最長的那一個(gè)。子串是要求更嚴(yán)格的一種子序列,要求在母串中連續(xù)地出現(xiàn)。在上述例子的中,最長公共子序列為blog(cnblogs, belong),最長公共子串為lo(cnblogs, belong)。
二、求解算法
對(duì)于母串X=<x1,x2,⋯,xm>X=<x1,x2,⋯,xm>, Y=<y1,y2,⋯,yn>Y=<y1,y2,⋯,yn>
,求LCS與最長公共子串。
暴力解法
假設(shè) m<nm<n
, 對(duì)于母串XX,我們可以暴力找出2m2m個(gè)子序列,然后依次在母串YY中匹配,算法的時(shí)間復(fù)雜度會(huì)達(dá)到指數(shù)級(jí)O(n∗2m)O(n∗2m)
。顯然,暴力求解不太適用于此類問題。
動(dòng)態(tài)規(guī)劃
假設(shè)Z=<z1,z2,⋯,zk>Z=<z1,z2,⋯,zk>是XX與YY的LCS, 我們觀察到
如果xm=ynxm=yn,則zk=xm=ynzk=xm=yn,有Zk−1Zk−1是Xm−1Xm−1與Yn−1Yn−1的LCS;
如果xm≠ynxm≠yn,則ZkZk是XmXm與Yn−1Yn−1的LCS,或者是Xm−1Xm−1與YnYn的LCS。
因此,求解LCS的問題則變成遞歸求解的兩個(gè)子問題。但是,上述的遞歸求解的辦法中,重復(fù)的子問題多,效率低下。改進(jìn)的辦法——用空間換時(shí)間,用數(shù)組保存中間狀態(tài),方便后面的計(jì)算。這就是動(dòng)態(tài)規(guī)劃(DP)的核心思想了。
DP 求解 LCS
用二維數(shù)組c[i][j]
記錄串x1x2⋯xix1x2⋯xi與y1y2⋯yjy1y2⋯yj
的LCS長度,則可得到狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程
代碼實(shí)現(xiàn)
public static int lcs(String str1, String str2) { int len1 = str1.length(); int len2 = str2.length(); int c[][] = new int[len1+1][len2+1]; for (int i = 0; i <= len1; i++) { for( int j = 0; j <= len2; j++) { if(i == 0 || j == 0) { c[i][j] = 0; } else if (str1.charAt(i-1) == str2.charAt(j-1)) { c[i][j] = c[i-1][j-1] + 1; } else { c[i][j] = max(c[i - 1][j], c[i][j - 1]); } } } return c[len1][len2]; }
DP 求解最長公共子串
前面提到了子串是一種特殊的子序列,因此同樣可以用DP來解決。定義數(shù)組的存儲(chǔ)含義對(duì)于后面推導(dǎo)轉(zhuǎn)移方程顯得尤為重要,糟糕的數(shù)組定義會(huì)導(dǎo)致異常繁雜的轉(zhuǎn)移方程??紤]到子串的連續(xù)性,將二維數(shù)組c[i][j]用來記錄具有這樣特點(diǎn)的子串——結(jié)尾同時(shí)也為為串x1x2⋯xix1x2⋯xi與y1y2⋯yjy1y2⋯yj的結(jié)尾——的長度。
得到轉(zhuǎn)移方程:
最長公共子串的長度為 max(c[i,j]), i∈{1,⋯,m},j∈{1,⋯,n}max(c[i,j]), i∈{1,⋯,m},j∈{1,⋯,n}
。
代碼實(shí)現(xiàn)
public static int lcs(String str1, String str2) { int len1 = str1.length(); int len2 = str2.length(); int result = 0; //記錄最長公共子串長度 int c[][] = new int[len1+1][len2+1]; for (int i = 0; i <= len1; i++) { for( int j = 0; j <= len2; j++) { if(i == 0 || j == 0) { c[i][j] = 0; } else if (str1.charAt(i-1) == str2.charAt(j-1)) { c[i][j] = c[i-1][j-1] + 1; result = max(c[i][j], result); } else { c[i][j] = 0; } } } return result; }
總結(jié)
以上就是這篇文章的全部?jī)?nèi)容改了,希望本文的內(nèi)容對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作能帶來一定的幫助,如果有疑問大家可以留言交流。
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