##Longest Common Subsequence Parallelization with MPI, OpenMP, PThreads ###Design 每个线程/进程将处理 F 表的一列，并根据 DP 公式进行计算。 代码中略有变化，因为这里每个线程将负责一行，因为此矩阵加载到缓存中的方式。 对于每个线程，tow 和 column 被分成更小的切片用于计算和缓存重用，从而产生用于计算的子矩阵块。 由于 F 矩阵中的每个条目都依赖于正上方、左侧和左上角对角线位置的三个条目，因此相同的依赖关系将应用于每个子矩阵计算（取决于其他 3 个块，更具体地说：它需要上方块的最底行，左侧块的最右列，以及前一个对角块的右下方条目）。 由于这个限制，线程必须使用屏障同步，以对角线顺序，从整个 F 表矩阵的左上角位置开始到右下角。 PThreads 实现： 对于 PThreads 特定代码，m

从“公共子串”的角度来分析求解“最长公共子序列”（LCS）

主要介绍了Java基于动态规划法实现求最长公共子序列及最长公共子字符串,简单描述了动态规划法的概念、原理,并结合实例形式分析了Java使用动态规划法求最长公共子序列以及最长公共子字符串相关实现技巧,需要的朋友可以参考下

LCS 最长公共子序列 用JAVA实现，直接导入可运行，实例可以另外自己定义

算法设计与分析实验报告，附已通过源码，供学习参考，共勉♪ 目录摘要如下： 1.问题描述 2.实验目的 3.实验原理 4.实验设计 （包括输入格式、算法、输出格式） 5.实验结果与分析 （除了截图外，实验结果还用图表进行了分析） 6.结论 7.程序源码

内含完整的实验代码，可运行可提交，以及格式化实验报告

算法设计实验三，最长公共子序列问题，包含代码以及分析问题过程

MIT算法导论公开课之课程笔记 15.动态规划、最长公共子序列.rar

阐述了最长公共子序列算法在程序代码结构相似度度量中的应用，列举了两种计算最优值和一种获取最长公共标识符子序列的算法。根据最优值得到结构相似度值，进而可以查找出结构相似程序对。最后探讨了程序代码相似度的实际应用。

算法系列之六：最长公共子序列（LCS）问题（连续子序列）的三种解法.doc