【51NOD】1006 最长公共子序列Lcs(动态规划)
给出两个字符串A B,求A与B的最长公共子序列(子序列不要求是连续的)。
第1行:字符串A 第2行:字符串B (A,B的长度 <= 1000)
输出最长的子序列,如果有多个,随意输出1个。
abcicba abdkscab
abca
问题定义• 子序列– X=(A, B, C, B, D, B)– Z=(B, C, D, B)是X的子序例– W=(B, D, A)不是X的子序例• 公共子序列–Z是序列X与Y的公共子序列如果Z是X的子序也是Y的子序列。最长公共子序列(LCS)问题输入:X = (x1,x2,...,xn),Y =(y1,y2,...ym)输出:Z = X与Y的最长公共子序列最长公共子序列结构分析• 第i前缀– 设X=(x1, x2, ..., xn)是一个序列,X的第i前缀Xi是一个序列,定义为Xi=(x1, ..., xi )例. X=(A, B, D, C, A), X1=(A), X2=(A, B), X3=(A,B, D)优化子结构定理1(优化子结构)设X=(x1, ..., xm)、Y=(y1, ..., yn) 是两个序列,Z=(z1, ..., zk)是X与Y的LCS,我们有:⑴ 如果xm=yn, 则zk=xm=yn, Zk-1是Xm-1和Yn-1的LCS,即,LCSXY = LCSXm-1Yn-1+ <xm=yn>.⑵ 如果xm.yn,且zk.xm,则Z是Xm-1和Y的LCS,即 LCSXY= LCSXm-1Y⑶ 如果xm.yn,且zk.yn,则Z是X与Yn-1的LCS,即 LCSXY= LCSXYn-1证明:⑴. X=<x1, …, xm-1, xm>, Y=<y1, …, yn-1, xm>,则LCSXY = LCSXm-1Yn-1+ <xm=yn>.设zkxm,则可加xm=yn到Z,得到一个长为k+1的X与Y的公共序列,与Z是X和Y的LCS矛盾。于是zk=xm=yn。现在证明Zk-1是Xm-1与Yn-1的LCS。显然Zk-1是Xm-1与Yn-1的公共序列。我们需要证明Zk-1是LCS。设不然,则存在Xm-1与Yn-1的公共子序列W,W的长大于k-1。增加xm=yn到W,我们得到一个长大于k的X与Y的公共序列,与Z是LCS矛盾。于是,Zk-1是Xm-1与Yn-1的LCS.⑵ X=<x1, …, xm-1, xm>, Y=<y1, …, yn-1, yn>,xmyn,zkxm,则 LCSXY= LCSXm-1Y由于zkxm,Z是Xm-1与Y的公共子序列。我们来证Z是Xm-1与Y的LCS。设Xm-1与Y有一个公共子序列W,W的长大于k, 则W也是X与Y 的公共子序列,与Z是LCS矛盾。⑶ 同⑵可证。X和Y的LCS的优化解结构为LCSXY=LCSXm-1Yn-1+ <xm=yn> if xm=ynLCSXY=LCSXm-1Y if xm≠yn, zk≠xmLCSXY=LCSXYn-1 if xm≠yn, zk≠yn
建立LCS长度的递归方程• C[i, j] = Xi与Yj 的LCS的长度• LCS长度的递归方程C[i, j] = 0 if i=0 或 j=0C[i, j] = C[i-1, j-1] + 1 if i, j>0 且 xi = yjC[i, j] = Max(C[i, j-1], C[i-1, j]) if i, j>0 且 xi ≠ yj 自底向上计算LCS的长度
计算LCS长度的算法– 数据结构C[0:m,0:n]: C[i,j]是Xi与Yj的LCS的长度B[1:m,1:n]: B[i,j] 是指针, 指向计算C[i,j]时所选择的子问题的优化解所对应的C表的表项 LCS-length(X, Y)m←length(X);n←length(Y);For i←1 To m Do C[i,0]←0;For j←1 To n Do C[0,j]←0;For i←1 To m DoFor j←1 To n DoIf xi = yjThen C[i,j]←C[i-1,j-1]+1;B[i,j]←“↖”;Else If C[i-1,j]≥C[i,j-1]Then C[i,j]≥C[i-1,j]; B[i,j]←“↑”;Else C[i,j]≥C[i,j-1]; B[i,j]←“←”;Return C and B.构造优化解• 基本思想– 从B[m, n]开始按指针搜索– 若B[i, j]=“↖”,则xi=yj是LCS的一个元素– 如此找到的“LCS”是X与Y的LCSPrint-LCS(B, X, i, j)IF i=0 or j=0 THEN Return;IF B[i, j]=“↖”THEN Print-LCS(B, X, i-1, j-1);Print xi;ELSE If B[i, j]=“↑”THEN Print-LCS(B, X, i-1, j);ELSE Print-LCS(B, X, i, j-1). Print-LCS(B, X, length(X), length(Y))可打印出X与Y的LCS。
1 /*功能:计算最优值 2 *参数: 3 * x:字符串x X:字符串x最大长度 4 * y:字符串y Y:字符串y最大长度 5 * b:标志数组 6 * xlen:字符串x的长度 7 * ylen:字符串y的长度 8 *返回值:最长公共子序列的长度 9 * 10 */ 11 int Lcs_Length(string x, string y, int b[][Y+1],int xlen,int ylen) 12 { 13 int i = 0; 14 int j = 0; 15 16 int c[X+1][Y+1]; 17 for (i = 0; i<=xlen; i++) 18 { 19 c[i][0]=0; 20 } 21 for (i = 0; i <= ylen; i++ ) 22 { 23 c[0][i]=0; 24 } 25 for (i = 1; i <= xlen; i++) 26 { 27 28 for (j = 1; j <= ylen; j++) 29 { 30 if (x[i - 1] == y[j - 1]) 31 { 32 c[i][j] = c[i-1][j-1]+1; 33 b[i][j] = 1; 34 } 35 else 36 if (c[i-1][j] > c[i][j-1]) 37 { 38 c[i][j] = c[i-1][j]; 39 b[i][j] = 2; 40 } 41 else 42 if(c[i-1][j] <= c[i][j-1]) 43 { 44 c[i][j] = c[i][j-1]; 45 b[i][j] = 3; 46 } 47 48 } 49 } 50 51 cout << "计算最优值效果图如下所示:" << endl; 52 for(i = 1; i <= xlen; i++) 53 { 54 for(j = 1; j < ylen; j++) 55 { 56 cout << c[i][j] << " "; 57 } 58 cout << endl; 59 } 60 61 return c[xlen][ylen]; 62 }
完整代码
//只能打印一个最长公共子序列#include <iostream>using namespace std;const int X = 1000, Y = 1000; //串的最大长度char result[X+1]; //用于保存结果int count=0; //用于保存公共最长公共子串的个数int c[X+1][Y+1];int b[X + 1][Y + 1];/*功能:计算最优值*参数:* x:字符串x* y:字符串y* b:标志数组* xlen:字符串x的长度* ylen:字符串y的长度*返回值:最长公共子序列的长度**/int Lcs_Length(string x, string y, int b[][Y+1],int xlen,int ylen){int i = 0;int j = 0;//int c[X+1][Y+1];for (i = 0; i<=xlen; i++){c[i][0]=0;}for (i = 0; i <= ylen; i++ ){c[0][i]=0;}for (i = 1; i <= xlen; i++){for (j = 1; j <= ylen; j++){if (x[i - 1] == y[j - 1]){c[i][j] = c[i-1][j-1]+1;b[i][j] = 1;}elseif (c[i-1][j] > c[i][j-1]){c[i][j] = c[i-1][j];b[i][j] = 2;}elseif(c[i-1][j] <= c[i][j-1]){c[i][j] = c[i][j-1];b[i][j] = 3;}}}/*cout << "计算最优值效果图如下所示:" << endl;for(i = 1; i <= xlen; i++){for(j = 1; j < ylen; j++){cout << c[i][j] << " ";}cout << endl;}*/return c[xlen][ylen];}void Display_Lcs(int i, int j, string x, int b[][Y+1],int current_Len){if (i ==0 || j==0){return;}if(b[i][j]== 1){current_Len--;result[current_Len]=x[i- 1];Display_Lcs(i-1, j-1, x, b, current_Len);}else{if(b[i][j] == 2){Display_Lcs(i-1, j, x, b, current_Len);}else{if(b[i][j]==3){Display_Lcs(i, j-1, x, b, current_Len);}else{Display_Lcs(i-1,j,x,b, current_Len);}}}}int main(int argc, char* argv[]){string x;string y;cin>>x>>y;int xlen = x.length();int ylen = y.length();//int b[X + 1][Y + 1];int lcs_max_len = Lcs_Length( x, y, b, xlen,ylen );//cout << lcs_max_len << endl;Display_Lcs( xlen, ylen, x, b, lcs_max_len );//打印结果如下所示for(int i = 0; i < lcs_max_len; i++){cout << result[i];}cout << endl;return 0;}
算法复杂性:
• 时间复杂性
– 计算代价的时间
• (i, j)两层循环,i循环m步, j循环n步
• O(mn)
– 构造最优解的时间: O(m+n)
– 总时间复杂性为:O(mn)
• 空降复杂性
– 使用数组C和B
– 需要空间O(mn)
转载于:https://www.cnblogs.com/KID-XiaoYuan/p/6349131.html
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