动态规划的一个计算两个序列的最长公共子序列的方法如下:   以两个序列 X、Y 为例子:   设有二维数组 f[i,j] 表示 X 的 i 位和 Y 的 j 位之前的最长公共子序列的长度,则有:   f[1][1] = same(1,1);   f[i,j] = max{f[i-1][j -1] + same(i,j),f[i-1,j],f[i,j-1]}   其中,same(a,b)当 X 的第 a 位与 Y 的第 b 位完全相同时为“1”,否则为“0”。   此时,f[j]中最大的数便是 X 和 Y 的最长公共子序列的长度,依据该数组回溯,便可找出最长公共子序列。   该算法的空间、时间复杂度均为O(n^2),经过优化后,空间复杂度可为O(n)。
2021-05-08 14:25:25 21KB 算法实验 最长公共子序列问题
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1. 要求按动态规划法原理求解问题; 2. 两个序列数据通过键盘输入; 3. 要求显示结果。
2021-05-03 15:37:03 2KB 动态规划
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【问题描述】使用动态规划算法解最长公共子序列问题,具体来说就是,依据其递归式自底向上的方式依次计算得到每个子问题的最优值。 【输入形式】在屏幕上输入两个序列X和Y,序列各元素数间都以一个空格分隔。 【输出形式】矩阵c,其中c[i,j]中存放的是:序列Xi = {x1, ..., xi}和序列Yj = {y1, ..., yj}的最长公共子序列的长度。序列X和Y的最长公共子序列。 【样例1输入】 A B C B D A B B D C A B A 【样例1输出】 [[0 0 0 0 0 0 0] [0 0 0 0 1 1 1] [0 1 1 1 1 2 2] [0 1 1 2 2 2 2] [0 1 1 2 2 3 3] [0 1 2 2 2 3 3] [0 1 2 2 3 3 4] [0 1 2 2 3 4 4]] BCBA 【样例1说明】 输入:第一行输入序列X的各元素,第二行输入序列Y的各元素,元素间以空格分隔。 输出:矩阵c,和序列X和Y的最长公共子序列
2021-05-01 21:06:14 818B python
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最长公共子序列(C++源代码) #include using namespace std; void LCSLength(int m,int n,char *x,char *y,int c[][100] ,int b[][100]) { int i,j; c[0][0]=0; for(i=1;i<=m;i++)c[i][0]=0; for(j=1;j<=n;j++)c[0][j]=0; for(i=1;i<=m;i++) for(j=1;j=c[i-1][j]){c[i][j]=c[i][j-1];b[i][j]=2;} else{c[i][j]=c[i-1][j];b[i][j]=3;} } }
2021-04-21 15:19:31 1021B 最长公共子序列,C++源代码
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算法导论实验:动态规划实现最长公共子序列问题,python实现; KR算法c语言实现。 附实验报告以及相关KMP算法的调研。
2021-04-08 14:07:14 288KB 算法导论 c python 最长公共子序列
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算法导论实验 最长公共子序列程序源码 实验报告
2020-01-03 11:42:49 7.35MB 算法导论 LCS 源码 实验报告
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本科算法实验-最长公共子序列【数据+代码+说明+流程图+测试用例】
2020-01-03 11:17:56 92KB 算法
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所有最长公共子序列(LCS)——动态规划——Java---所有!!!所有!!!所有!!!
2019-12-21 21:27:35 3KB 所有 公共子序列 Java LCS
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用c++语言写的最长公共子序列问题,比较经典的动态规划问题。能完美运行,输入2个字符串序列之后就能得出最长公共子序列
2019-12-21 20:53:42 36KB 动态规划 公共子序列 c++
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关于动态规划算法的最长公共子序列的Java代码,帮助了解算法实现过程
2019-12-21 20:46:29 651B 算法
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