lintcode 581 · 最长重复子序列【中等 vip 动态规划 /递归】
题目
https://www.lintcode.com/problem/581
给出一个字符串，找到最长的重复子序列的长度，并且这两个子序列不能在相同位置有同一元素。
比如：在两个子序列中的第i个元素不能在原来的字符串中有相同的下标。
样例
例1:
输入:"aab"
输出:1
解释:
两个子序列是a（第一个）和a（第二个）。
请注意，b不能被视为子序列的一部分，因为它在两者中都是相同的索引。
例2:
输入:"abc"
输出:0
解释:
没有重复的序列
例3:
输入:"aabb"
输出:2
解释:
有两个相同的子序列"ab". 其中第一个子序列是s[0] + s[2], 第二个子序列是s[1]+s[3], 所以重复子序列的长度为2.
思路
和题目最长公共子序列类似。本答案包括递归版本和动态规划版本。
网上搜到的其他答案都是只有动态规划版本，新手根本无法看懂
答案
public class Solution {
/**
* @param str: a string
* @return: the length of the longest repeating subsequence
*/
public int longestRepeatingSubsequence(String str) {
if (str == null || str.length() == 0) return 0;
// return f1(str); //递归+缓存版本
return dp(str.toCharArray()); //动态规划版本
}
public static int dp(char[] strs) {
int n = strs.length;
int[][] dp = new int[n + 1][n + 1];
//填充第一行
for (int j = 1; j < n; j++) {
dp[0][j] = strs[0] == strs[j] ? 1 : dp[0][j - 1];
}
//填充第一列
for (int i = 1; i < n; i++) {
dp[i][0] = strs[i] == strs[0] ? 1 : dp[i - 1][0];
}
for (int i = 1; i < n; i++) {
for (int j = 1; j < n; j++) {
int p1 = dp[i - 1][j];
int p2 = dp[i][j - 1];
int p3 = 0;
p3 += i != j && strs[i] == strs[j] ? (1 + dp[i - 1][j - 1]) : 0;
dp[i][j] = Math.max(p1, Math.max(p2, p3));
}
}
return dp[n - 1][n - 1];
}
public static int f1(String str) {
char[] strs = str.toCharArray();
int n = str.length();
Integer[][] dp = new Integer[n + 1][n + 1];
return dfs(n - 1, n - 1, strs, dp);
}
public static int dfs(int i, int j, char[] strs, Integer[][] dp) {
if (i >= 0 && j >= 0 && dp[i][j] != null) return dp[i][j];
if (i == 0 && j == 0) {
dp[i][j] = 0;
return 0;
} else if (i == 0) {
if (strs[i] == strs[j]) {
dp[i][j] = 1;
return 1;
} else {
return dfs(i, j - 1, strs, dp);
}
} else if (j == 0) {
if (strs[i] == strs[j]) {
dp[i][j] = 1;
return 1;
} else {
return dfs(i - 1, j, strs, dp);
}
} else {
int p1 = dfs(i - 1, j, strs, dp);
int p2 = dfs(i, j - 1, strs, dp);
int p3 = 0;
p3 += i != j && strs[i] == strs[j] ? 1 + dfs(i - 1, j - 1, strs, dp) : 0;
int ans = Math.max(p1, Math.max(p2, p3));
dp[i][j] = ans;
return ans;
}
}
}
本地测试例子
public class LC581 {
public static int longestRepeatingSubsequence(String str) {
if (str == null || str.length() == 0) return 0;
// return f1(str); //递归+缓存版本
return dp(str.toCharArray()); //动态规划版本
}
public static int dp(char[] strs) {
int n = strs.length;
int[][] dp = new int[n + 1][n + 1];
//填充第一行
for (int j = 1; j < n; j++) {
dp[0][j] = strs[0] == strs[j] ? 1 : dp[0][j - 1];
}
//填充第一列
for (int i = 1; i < n; i++) {
dp[i][0] = strs[i] == strs[0] ? 1 : dp[i - 1][0];
}
for (int i = 1; i < n; i++) {
for (int j = 1; j < n; j++) {
int p1 = dp[i - 1][j];
int p2 = dp[i][j - 1];
int p3 = 0;
p3 += i != j && strs[i] == strs[j] ? (1 + dp[i - 1][j - 1]) : 0;
dp[i][j] = Math.max(p1, Math.max(p2, p3));
}
}
return dp[n - 1][n - 1];
}
public static int f1(String str) {
char[] strs = str.toCharArray();
int n = str.length();
Integer[][] dp = new Integer[n + 1][n + 1];
return dfs(n - 1, n - 1, strs, dp);
}
public static int dfs(int i, int j, char[] strs, Integer[][] dp) {
if (i >= 0 && j >= 0 && dp[i][j] != null) return dp[i][j];
if (i == 0 && j == 0) {
dp[i][j] = 0;
return 0;
} else if (i == 0) {
if (strs[i] == strs[j]) {
dp[i][j] = 1;
return 1;
} else {
return dfs(i, j - 1, strs, dp);
}
} else if (j == 0) {
if (strs[i] == strs[j]) {
dp[i][j] = 1;
return 1;
} else {
return dfs(i - 1, j, strs, dp);
}
} else {
int p1 = dfs(i - 1, j, strs, dp);
int p2 = dfs(i, j - 1, strs, dp);
int p3 = 0;
p3 += i != j && strs[i] == strs[j] ? 1 + dfs(i - 1, j - 1, strs, dp) : 0;
int ans = Math.max(p1, Math.max(p2, p3));
dp[i][j] = ans;
return ans;
}
}
public static void main(String[] args) {
System.out.println(longestRepeatingSubsequence("aab")); //1
System.out.println(longestRepeatingSubsequence("aabb")); //2
System.out.println(longestRepeatingSubsequence("abc")); //0
System.out.println(longestRepeatingSubsequence("aaadaaaaaaaaaaabbbbbbbb" +
"bbbbbbbbbbbmmmmmmmmmmmmmmmdkkkkklkklkldd" +
"ddddddddddddddddddddddddddddssssssssss" +
"ssssssssbb"));//100
}
}