最长公共子序列C++实现

给定两个字符串 text1 和 text2，返回这两个字符串的最长公共子序列的长度。

一个字符串的 子序列 是指这样一个新的字符串：它是由原字符串在不改变字符的相对顺序的情况下删除某些字符（也可以不删除任何字符）后组成的新字符串。

例如，“ace” 是 “abcde” 的子序列，但 “aec” 不是 “abcde” 的子序列。两个字符串的「公共子序列」是这两个字符串所共同拥有的子序列。

若这两个字符串没有公共子序列，则返回 0。

示例 1:

输入：text1 = “abcde”, text2 = “ace” 输出：3 解释：最长公共子序列是 “ace”，它的长度为 3。

示例 2: 输入：text1 = “abc”, text2 = “abc” 输出：3 解释：最长公共子序列是 “abc”，它的长度为 3。

示例 3: 输入：text1 = “abc”, text2 = “def” 输出：0 解释：两个字符串没有公共子序列，返回 0。

提示:

1 <= text1.length <= 1000 1 <= text2.length <= 1000 输入的字符串只含有小写英文字符。 #思路 本题和动态规划：718. 最长重复子数组 (opens new window)区别在于这里不要求是连续的了，但要有相对顺序，即：“ace” 是 “abcde” 的子序列，但 “aec” 不是 “abcde” 的子序列。

继续动规五部曲分析如下：

确定dp数组（dp table）以及下标的含义 dp[i][j]：长度为[0, i - 1]的字符串text1与长度为[0, j - 1]的字符串text2的最长公共子序列为dp[i][j]

有同学会问：为什么要定义长度为[0, i - 1]的字符串text1，定义为长度为[0, i]的字符串text1不香么？

这样定义是为了后面代码实现方便，如果非要定义为为长度为[0, i]的字符串text1也可以，大家可以试一试！

确定递推公式 主要就是两大情况： text1[i - 1] 与 text2[j - 1]相同，text1[i - 1] 与 text2[j - 1]不相同

如果text1[i - 1] 与 text2[j - 1]相同，那么找到了一个公共元素，所以dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;

如果text1[i - 1] 与 text2[j - 1]不相同，那就看看text1[0, i - 2]与text2[0, j - 1]的最长公共子序列 和 text1[0, i - 1]与text2[0, j - 2]的最长公共子序列，取最大的。

即：dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]);

代码如下：

if (text1[i - 1] == text2[j - 1]) { dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1; } else { dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]); } dp数组如何初始化 先看看dp[i][0]应该是多少呢？

test1[0, i-1]和空串的最长公共子序列自然是0，所以dp[i][0] = 0;

同理dp[0][j]也是0。

其他下标都是随着递推公式逐步覆盖，初始为多少都可以，那么就统一初始为0。

代码：

vector<vector> dp(text1.size() + 1, vector(text2.size() + 1, 0)); 确定遍历顺序 从递推公式，可以看出，有三个方向可以推出dp[i][j]，如图： 那么为了在递推的过程中，这三个方向都是经过计算的数值，所以要从前向后，从上到下来遍历这个矩阵。

举例推导dp数组 以输入：text1 = “abcde”, text2 = “ace” 为例，dp状态如图：

#include <bits/stdc++.h>
#include <vector>
using namespace std;
int longestCommonSubsequence(string text1,string text2){
          
   
	vector<vector<int> > dp(text1.size()+1,vector<int>(text2.size()+1,0));
	for(int i = 1; i <= text1.size(); i++){
          
   
		for(int j = 1;j<=text2.size();j++){
          
   
			if(text1[i-1] == text2[j-1]){
          
   
				dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1;
			}else{
          
   
				dp[i][j] = max(dp[i-1][j],dp[i][j-1]);
			}
		}
	} 
	return dp[text1.size()][text2.size()];
	 
}
int main(){
          
   
	string s1;
	string s2;
	int n;
	cin >> n;
	while(n--){
          
   
		cin >> s1;
		cin >> s2;
		cout << longestCommonSubsequence(s1,s2) << endl;
	}
}