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Java最大公共子序列问题的解决方法及实现
2023-06-12 19:01:22 深夜i     --     --
Java 最大公共子序列 动态规划

最大公共子序列问题(LCS问题)是计算机科学中的一个经典问题,其解决方法在算法设计和实现中都具有很高的重要性。Java语言作为一种流行的编程语言,在解决这个问题时也有着独特的优势。下面将介绍Java解决最大公共子序列问题的方法及代码实现。

LCS问题的定义:给定两个序列X和Y,找到X和Y的最长公共子序列。例如,X=“ABCD”,Y=“BDCA”,则它们的最长公共子序列为“BC”。

Java实现最大公共子序列问题的代码如下:


public class LCS {

  public static int lcs(String x, String y) {

    int m = x.length();

    int n = y.length();

    int[][] dp = new int[m + 1][n + 1];

    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 (x.charAt(i - 1) == y.charAt(j - 1)) {

          dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;

        } else {

          dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]);

        }

      }

    }

    return dp[m][n];

  }

  public static void main(String[] args) {

    String x = "ABCD";

    String y = "BDCA";

    int len = LCS.lcs(x, y);

    System.out.println(len);

  }

}

该代码使用了动态规划的思想,定义了一个二维数组dp[m+1][n+1],其中dp[i][j]表示X[1...i]和Y[1...j]的LCS长度。接着,以空间换时间的思想,动态规划地填充dp数组。

以上方式实现了LCS问题解决的Java代码。

  
  

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