leetcode hot100 之 最长公共子序列

题目

给定两个字符串 text1text2,返回这两个字符串的最长 公共子序列 的长度。如果不存在 公共子序列 ,返回 0 。

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。

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 。

原题链接:https://leetcode.cn/problems/longest-common-subsequence/description/

思路

以 dp[i][j] 表示,text1[0:i] 和 text2[0:j] 的最长公共子序列长度。

找转移方程:

当 text[i] == text[j] 时,即两个子字符串末尾的字符相同时,dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1。

当 text[i] != text[j] 时,dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])。

找边界条件:

当 i=0 或 j=0 时,显然可得 dp[i][0]、dp[0][j] = 0

代码

cpp 复制代码
class Solution {
public:
    int longestCommonSubsequence(string text1, string text2) {
        int m = text1.size();
        int n = text2.size();
        vector<vector<int>> dp(m+1, vector<int> (n+1, 0));
        // if text1[i-1] == text2[j-1], dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1
        // else, dp[i][j] = max(dp[i][j-1], dp[i-1][j])
        for (int i = 0; i <= m; i++) {
            dp[i][0] = 0;
        }
        for (int j = 0; j <= n; j++) {
            dp[0][j] = 0;
        }
        for (int i = 1; i <= m; i++) {
            for (int j = 1; j <=n; 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[m][n];
    }
};
相关推荐
前端小L1 小时前
图论专题(十九):DAG上的“关键路径”——极限规划「并行课程 III」
算法·矩阵·深度优先·图论·宽度优先
scx201310041 小时前
20251116 树状DP总结
算法·深度优先·图论
Aspect of twilight1 小时前
LeetCode华为大模型岗刷题
python·leetcode·华为·力扣·算法题
2301_807997381 小时前
代码随想录-day47
数据结构·c++·算法·leetcode
Elias不吃糖2 小时前
LeetCode每日一练(3)
c++·算法·leetcode
小龙报2 小时前
《算法通关指南数据结构和算法篇(2)--- 链表专题》
c语言·数据结构·c++·算法·链表·学习方法·visual studio
艾莉丝努力练剑2 小时前
【优选算法必刷100题】第031~32题(前缀和算法):连续数组、矩阵区域和
大数据·人工智能·线性代数·算法·矩阵·二维前缀和
醉颜凉2 小时前
环形房屋如何 “安全劫舍”?动态规划解题逻辑与技巧
c语言·算法·动态规划
mjhcsp2 小时前
C++ 动态规划(Dynamic Programming)详解:从理论到实战
c++·动态规划·1024程序员节
大雨淅淅2 小时前
一文搞懂动态规划:从入门到精通
算法·动态规划