最长公共子序列的算法

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血盟孑孑hl395
2016-05-18 · 超过59用户采纳过TA的回答
知道答主
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动态规划的一个计算两个序列的最长公共子序列的方法如下:
以两个序列 X、Y 为例子:
设有二维数组f[i,j] 表示 X 的 i 位和 Y 的 j 位之前的最长公共子序列的长度,则有:
f[1][1] = same(1,1);
f[i,j] = max{f[i-1][j -1] + same(i,j),f[i-1,j],f[i,j-1]}
其中,same(a,b)当 X 的第 a 位与 Y 的第 b 位相同时为“1”,否则为“0”。
此时,二维数组中最大的数便是 X 和 Y 的最长公共子序列的长度,依据该数组回溯,便可找出最长公共子序列。
该算法的空间、时间复杂度均为O(n^2),经过优化后,空间复杂度可为O(n)。

光点科技
2023-08-15 广告
通常情况下,我们会按照结构模型把系统产生的数据分为三种类型:结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据,即行数据,是存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据。最常见的就是数字数据和文本数据,它们可以某种标准格式存在于文件... 点击进入详情页
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