1143. 最长公共子序列
提示
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。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。
- 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。
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 。
python
class Solution:
def longestCommonSubsequence(self, text1: str, text2: str) -> int:
maxlen=max(len(text1),len(text2))
dp=[[0 for i in range(len(text2))] for j in range(len(text1))]
if text1[0]==text2[0]:
dp[0][0]=1
for j in range(1,len(text2)):
if text1[0]==text2[j]:
dp[0][j]=1
else:
dp[0][j]=dp[0][j-1]
for i in range(1,len(text1)):
if text1[i]==text2[0]:
dp[i][0]=1
else:
dp[i][0]=dp[i-1][0]
for i in range(1,len(text1)):
for j in range(1,len(text2)):
if text1[i]==text2[j]:
dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+1
else:
dp[i][j]=max(dp[i][j-1],dp[i-1][j])
return dp[-1][-1]
#简化版本
class Solution:
def longestCommonSubsequence(self, text1: str, text2: str) -> int:
# 创建一个二维数组 dp,用于存储最长公共子序列的长度
dp = [[0] * (len(text2) + 1) for _ in range(len(text1) + 1)]
# 遍历 text1 和 text2,填充 dp 数组
for i in range(1, len(text1) + 1):
for j in range(1, len(text2) + 1):
if text1[i - 1] == text2[j - 1]:
# 如果 text1[i-1] 和 text2[j-1] 相等,则当前位置的最长公共子序列长度为左上角位置的值加一
dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1
else:
# 如果 text1[i-1] 和 text2[j-1] 不相等,则当前位置的最长公共子序列长度为上方或左方的较大值
dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1])
# 返回最长公共子序列的长度
return dp[len(text1)][len(text2)]