输出最长公共字串

题目描述

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

示例

示例 1:

复制代码
输入:text1 = "abcde", text2 = "ace" 
输出:"ace" 

示例 2:

复制代码
输入:text1 = "abc", text2 = "abc"
输出:"abc"

示例 3:

复制代码
输入:text1 = "abc", text2 = "def"
输出:""

思路

本质之前写过的最长公共子序列一样,先求出最长公共子序列的长度,然后根据长度在遍历两个字符串,组成真正的最长公共子序列。

代码如下

java 复制代码
	public String longestCommonSubsequenceToString(String text1, String text2) {
        int m = text1.length(), n = text2.length();
        int[][] dp = new int[m + 1][n + 1];
        // 统计最长公共子序列
        for(int i = 1;i < dp.length;i++){
            for(int j = 1;j < dp[0].length;j++){
                if(text1.charAt(i - 1) == text2.charAt(j - 1)){
                    dp[i][j] = 1 + dp[i - 1][j - 1];
                }else{
                    dp[i][j] = Math.max(dp[i][j - 1], dp[i - 1][j]);
                }
            }
        }
        // 记录最长公共子序列长度,
        int len = dp[m][n];
        char[] chars = new char[len];
        // 其实这里也不必定义char数组和记录最长公共子序列长度,直接使用StringBuilder来操作更简单,最后返回结果在reverse()一下就行。
        int i = m, j = n;
        // 从后向前遍历两个字符串
        while(i > 0 && j > 0){
        	// 相等就加入
            if(text1.charAt(i - 1) == text2.charAt(j - 1)){
                chars[len - 1] = text1.charAt(i - 1);
                i--;
                j--;
                len--;
            }else if(dp[i - 1][j] > dp[i][j - 1]){
                i--;
            }else{
                j--;
            }
        }
        return new String(chars);
    }
相关推荐
故事和你9121 小时前
洛谷-【图论2-3】最小生成树1
开发语言·数据结构·c++·算法·动态规划·图论
故事和你9121 小时前
洛谷-【图论2-3】最小生成树2
开发语言·数据结构·c++·算法·动态规划·图论
进击的荆棘1 天前
优选算法——字符串
开发语言·c++·算法·leetcode·字符串
玖釉-1 天前
C++ 动态规划经典题:戳气球问题详解——从区间 DP 到状态转移
c++·动态规划
落羽的落羽1 天前
【算法札记】练习 | Week4
linux·服务器·数据结构·c++·人工智能·算法·动态规划
靠沿2 天前
【动态规划算法】专题二——路径问题
算法·动态规划
欢璃2 天前
笔试强训练习
java·开发语言·jvm·数据结构·算法·贪心算法·动态规划
承渊政道2 天前
【贪心算法】(经典实战应用解析(五):单调递增的数字、坏了的计算器、合并区间、⽆重叠区间、⽤最少数量的箭引爆⽓球)
数据结构·c++·leetcode·贪心算法·排序算法·动态规划·哈希算法
故事和你912 天前
洛谷-【图论2-2】最短路4
开发语言·数据结构·c++·算法·动态规划·图论
承渊政道2 天前
【贪心算法】(经典实战应用解析(四):分发饼干、最优除法、跳跃游戏、跳跃游戏Ⅱ、加油站)
数据结构·c++·算法·leetcode·贪心算法·动态规划·哈希算法