LCS问题（最长公共子序列）-动态规划实现

你的名字 2022-09-23 10:50 172阅读 0赞

# 问题描述： #

问题】 求两字符序列的最长公共字符子序列

# 注意： #

并不要求子串（字符串一）的字符必须连续出现在字符串二中。

# 思路分析： #

## 最优子结构和重叠子问题的性质都具有，所以要采取动态规划的算法 ##

## 最长公共子序列的结构 ##

设序列X=x1, x2, …, xm和Y=y1, y2, …, yn的一个最长公共子序列Z=z1, z2, …, zk，则：

1.若xm=yn，则zk=xm=yn且Zk-1是Xm-1和Yn-1的最长公共子序列；  
2.若xm≠yn且zk≠xm ，则Z是Xm-1和Y的最长公共子序列；  
3.若xm≠yn且zk≠yn ，则Z是X和Yn-1的最长公共子序列。

## 其中Xm-1=x1, x2, …, xm-1，Yn-1=y1, y2, …, yn-1，Zk-1=z1, z2, …, zk-1。 ##

# 子问题的递归结构 #

由最长公共子序列问题的最优子结构性质可知，要找出X=x1, x2, …, xm和Y=y1, y2, …, yn的最长公共子序列，可按以下方式递归地进行：当xm=yn时，找出Xm-1和Yn-1的最长公共子序列，然后在其尾部加上xm(=yn)即可得X和Y的一个最长公共子序列。当xm≠yn时，必须解两个子问题，即找出Xm-1和Y的一个最长公共子序列及X和Yn-1的一个最长公共子序列。这两个公共子序列中较长者即为X和Y的一个最长公共子序列。

## 由此递归结构容易看到最长公共子序列问题具有子问题重叠性质。 ##

例如，在计算X和Y的最长公共子序列时，可能要计算出X和Yn-1及Xm-1和Y的最长公共子序列。而这两个子问题都包含一个公共子问题，即计算Xm-1和Yn-1的最长公共子序列。

与矩阵连乘积最优计算次序问题类似，我们来建立子问题的最优值的递归关系。用c\[i,j\]记录序列Xi和Yj的最长公共子序列的长度。其中Xi=x1, x2, …, xi，Yj=y1, y2, …, yj。

## 当i=0或j=0时，空序列是Xi和Yj的最长公共子序列，故c\[i,j\]=0。其他情况下，由定理可建立递归关系如下： ##

![这里写图片描述][20160717220724411]

## 代码： ##

public class ComSubstr {  
    
        public static void main(String[] arg) {  
            String a = "blog.csdn.net";  
            String b = "csdn.blogt";  
            comSubstring(a, b);  
        }  
    
        private static void comSubstring(String str1, String str2) {  
            char[] a = str1.toCharArray();  
            char[] b = str2.toCharArray();  
            int a_length = a.length;  
            int b_length = b.length;  
            int[][] lcs = new int[a_length + 1][b_length + 1];  
            // 初始化数组 
            for (int i = 0; i <= b_length; i++) {  
                for (int j = 0; j <= a_length; j++) {  
                    lcs[j][i] = 0;  
                }  
            }  
            for (int i = 1; i <= a_length; i++) {  
                for (int j = 1; j <= b_length; j++) {  
                    if (a[i - 1] == b[j - 1]) {  
                        lcs[i][j] = lcs[i - 1][j - 1] + 1;  
                    }  
                    if (a[i - 1] != b[j - 1]) {  
                        lcs[i][j] = lcs[i][j - 1] > lcs[i - 1][j] ? lcs[i][j - 1]  
                                : lcs[i - 1][j];  
                    }  
                }  
            }  
            // 输出数组结果进行观察 
            for (int i = 0; i <= a_length; i++) {  
                for (int j = 0; j <= b_length; j++) {  
                    System.out.print(lcs[i][j]+",");  
                }  
                System.out.println("");  
            }  
            // 由数组构造最小公共字符串 
            int max_length = lcs[a_length][b_length];  
            char[] comStr = new char[max_length];  
            int i =a_length, j =b_length;  
            while(max_length>0){  
                if(lcs[i][j]!=lcs[i-1][j-1]){  
                    if(lcs[i-1][j]==lcs[i][j-1]){
       //两字符相等，为公共字符 
                        comStr[max_length-1]=a[i-1];  
                        max_length--;  
                        i--;j--;  
                    }else{
       //取两者中较长者作为A和B的最长公共子序列 
                        if(lcs[i-1][j]>lcs[i][j-1]){  
                            i--;  
                        }else{  
                            j--;  
                        }  
                    }  
                }else{  
                    i--;j--;  
                }  
            }  
            System.out.print("最长公共字符串是：");  
            System.out.print(comStr);  
        }  
    }

# 输出结果： #

0,0,0,0,0,0,1,2,2,2,2,  
    0,0,0,0,0,0,1,2,3,3,3,  
    0,0,0,0,0,0,1,2,3,4,4,  
    0,0,0,0,0,1,1,2,3,4,4,  
    0,1,1,1,1,1,1,2,3,4,4,  
    0,1,2,2,2,2,2,2,3,4,4,  
    0,1,2,3,3,3,3,3,3,4,4,  
    0,1,2,3,4,4,4,4,4,4,4,  
    0,1,2,3,4,5,5,5,5,5,5,  
    0,1,2,3,4,5,5,5,5,5,5,  
    0,1,2,3,4,5,5,5,5,5,5,  
    0,1,2,3,4,5,5,5,5,5,6,  
    最长公共字符串是：csdn.t

参考：  
[http://blog.csdn.net/v\_JULY\_v/article/details/6110269][http_blog.csdn.net_v_JULY_v_article_details_6110269]  
[http://www.programgo.com/article/74411986718/][http_www.programgo.com_article_74411986718]

[20160717220724411]: /images/20220720/d4f8f855ed61486aaa5b6549fe9d0243.png
[http_blog.csdn.net_v_JULY_v_article_details_6110269]: http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6110269
[http_www.programgo.com_article_74411986718]: http://www.programgo.com/article/74411986718/