力扣第1143题最长公共子序列 c++ 动态规划附Java代码注释版

题目

中等

思路和解题方法

vector<vector<int>> dp(text1.size() + 1, vector<int>(text2.size() + 1, 0));：创建一个二维数组dp，用于记录最长公共子序列的长度。其中，第一维表示text1字符串的长度加1，第二维表示text2字符串的长度加1，初始值为0。

for (int i = 1; i <= text1.size(); i++)：从第二个字符开始遍历text1字符串，因为需要与前一个字符比较。

for (int j = 1; j <= text2.size(); j++)：从第二个字符开始遍历text2字符串，因为需要与前一个字符比较。

if (text1[i - 1] == text2[j - 1])：如果当前字符相等，表示在最长公共子序列中，更新最长公共子序列的长度。此处的i-1和j-1是因为dp数组从下标1开始计算，而text1和text2字符串从下标0开始计算。

dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;：如果当前字符相等，在最长公共子序列的基础上再加1，更新最长公共子序列的长度。

else：如果当前字符不相等。

dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]);：取前一行或前一列的最大值作为最长公共子序列的长度。

return dp[text1.size()][text2.size()];：返回最长公共子序列的长度。

复杂度

时间复杂度:

O(m*n)

时间复杂度是O(m*n)，其中m和n分别是字符串text1和text2的长度。因为需要遍历两个字符串，每个字符需要比较一次。

空间复杂度

O(m*n)

空间复杂度是O(m*n)，因为使用了一个二维数组dp来存储最长公共子序列的长度。其中，dp的大小是(text1.size() + 1) * (text2.size() + 1)。

c++ 代码

cpp 复制代码

class Solution {
public:
    int longestCommonSubsequence(string text1, string text2) {
        // 创建一个二维数组dp，用于记录最长公共子序列的长度
        vector<vector<int>> dp(text1.size() + 1, vector<int>(text2.size() + 1, 0));
        
        for (int i = 1; i <= text1.size(); i++) { // 遍历text1字符串
            for (int j = 1; j <= text2.size(); j++) { // 遍历text2字符串
                if (text1[i - 1] == text2[j - 1]) { // 如果当前字符相等，表示在最长公共子序列中
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1; // 更新最长公共子序列的长度
                }
                else {
                    dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]); // 如果当前字符不相等，取前一行或前一列的最大值作为最长公共子序列的长度
                }
            }
        }
        
        return dp[text1.size()][text2.size()]; // 返回最长公共子序列的长度
    }
};

Java代码

定义一个函数longestCommonSubsequence，接收两个字符串text1和text2，返回一个int类型的值。

创建一个大小为(text1.length()+1)*(text2.length()+1)的二维数组dp，用于存储最长公共子序列的长度，默认初值为0。

遍历text1和text2，从第一个字符到最后一个字符。在循环中，获取text1和text2中的当前字符（char1和char2），并根据当前字符的相等与否来更新dp[i][j]的值。如果char1等于char2，则可以将这个字符加入到最长公共子序列中，更新dp[i][j]的值为dp[i-1][j-1] + 1。如果char1不等于char2，则最长公共子序列的长度取决于dp[i-1][j]和dp[i][j-1]的较大值。

最后，返回dp[text1.length()][text2.length()]，即最长公共子序列的长度。

java 复制代码

class Solution {
    public int longestCommonSubsequence(String text1, String text2) { // 定义一个函数，接收两个字符串text1和text2，返回一个int类型的值
        int[][] dp = new int[text1.length() + 1][text2.length() + 1]; // 创建一个大小为(text1.length()+1)*(text2.length()+1)的二维数组dp，用于存储最长公共子序列的长度，默认初值为0
        
        for (int i = 1; i <= text1.length(); i++) { // 遍历text1，从第一个字符到最后一个字符
            char char1 = text1.charAt(i - 1); // 获取text1中第i个字符
            for (int j = 1; j <= text2.length(); j++) { // 遍历text2，从第一个字符到最后一个字符
                char char2 = text2.charAt(j - 1); // 获取text2中第j个字符
                if (char1 == char2) { // 如果text1中第i个字符等于text2中第j个字符，则可以将这个字符加入到最长公共子序列中
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1; // 更新dp[i][j]的值，dp[i][j]表示以text1的前i个字符和text2的前j个字符结尾的最长公共子序列的长度
                } else {
                    dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]); // 如果text1中第i个字符不等于text2中第j个字符，则最长公共子序列的长度取决于dp[i-1][j]和dp[i][j-1]的较大值
                }
            }
        }
        
        return dp[text1.length()][text2.length()]; // 返回最长公共子序列的长度
    }
}

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