1143. 最长公共子序列

题目

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 。

 

提示：

• 1 <= text1.length, text2.length <= 1000
• text1 和 text2 仅由小写英文字符组成。

思路

思考一个问题，如果text1第i个字符串与text2第j个字符串相等的时候，我们是不是只需要在前i个和前j个计算的结果上再加1就好了。这题的状态表示为dp[i][j] 。
状态转移方程需要考虑两种情况。

• text1.charAt(i) == text2.charAt(j)
  dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1

• text1.charAt(i) != text2.charAt(j)
  dp[i][j] = max(dp[i][j-1], dp[i-1][j])

代码

class Solution {
    public int longestCommonSubsequence(String text1, String text2) {
        int n = text1.length(), m = text2.length();

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

        for (int i = 1; i <= n; ++i) {
            for (int j = 1; j <= m; ++j) {
                if (text1.charAt(i - 1) == text2.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[n][m];
    }
}