动态规划算法与分治法类似,其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题,先求解子问题,然后从这些子问题的解得到原问题的解。
与分治法不同的是,适合于用动态规划法求解的问题,经分解得到的子问题往往不是互相独立的。若用分治法解这类问题,则分解得到的子问题数目太多,以至于最后解决原问题需要耗费指数时间。
然而,不同子问题的数目常常只有多项式量级。在用分治法求解时,有些子问题被重复计算了许多次。如果能够保存已解决的子问题的答案,而在需要时再找出已求得的答案,就可以避免大量重复计算,从而得到多项式时间算法。为了达到这个目的,可以用一个表来记录所有已解决的子问题的答案。不管该子问题以后是否被用到,只要它被计算过,就将其结果填人表中。这就是动态规划法的基本思想。具体的动态规划算法是多种多样的,但它们具有相同的填表格式。
(1) 找出最优解的性质,并刻画其结构特征;
(2)递归地定义最优值;
(3)以自底向上的方式计算出最优值;
(4)根据计算最优值时得到的信息,构造最优解。
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 。
设两个序列为
X = { x1, x2, x3, …, xm - 1, xm} ,元素个数为m个。
Y = { y1, y2, y3, …, yn - 1, yn},元素个数为n个。
设公共子序列为:
Z = { z1, z2, z3, …, zk - 1, zk }, 元素个数为k个。
情况分析:
zk - 1 = xm - 1 && yn - 1
原规模的最长公共子序列长度就是 Z(k - 1) + 1
zk = xm - 1 && yn
zk = xm && yn - 1
令 c [m][n]为最长公共子序列,m为序列X的元素个数,n为Y序列的元素个数, 那么会得到以下情况:
c[m][n] = (m == 0 || n == 0) ? 0;
c[m][n] = (xm == yn) ? c[m - 1][n - 1] + 1;
c[m][n] = (xm != yn) ? max(c[m - 1][n], c[m][n - 1]);
int LCSLength(char* X, char* Y, int m, int n)
{
if (m == 0 || n == 0) return 0;
else
{
if (X[m] == Y[n])
return LCSLength(X, Y, m - 1, n - 1) + 1;
else
{
int max1 = LCSLength(X, Y, m - 1, n);
int max2 = LCSLength(X, Y, m, n - 1);
return max1 > max2 ? max1 : max2;
}
}
}
int main(void)
{
char X[] = { "ABCBDAB" };
char Y[] = { "BDCABA" };
int xm = strlen(X), yn = strlen(Y);
int maxlen = LCSLength(X, Y, xm, yn);
cout << maxlen << endl;
return 0;
}
#include
template<typename T>
void Print_vec(vector<vector<T> >& c)
{
int m = c.size();
for (int i = 0; i < m; ++i)
{
int n = c[i].size();
for (int j = 0; j < n; ++j)
{
cout << setw(3) << c[i][j];
}
cout << endl;
}
cout << endl;
}
int LCSLength(char* X, char* Y, int m, int n,
vector<vector<int> >& c, vector<vector<int> >& s)
{
if (m == 0 || n == 0) return 0;
else if (c[m][n] != 0) return c[m][n];
else
{
if (X[m] == Y[n])
{
c[m][n] = LCSLength(X, Y, m - 1, n - 1, c, s) + 1;
s[m][n] = 1;
}
else
{
int max1 = LCSLength(X, Y, m - 1, n, c, s);
int max2 = LCSLength(X, Y, m, n - 1, c, s);
if (max1 > max2)
{
c[m][n] = max1;
s[m][n] = 2;
}
else
{
c[m][n] = max2;
s[m][n] = 3;
}
}
}
return c[m][n];
}
int main(void)
{
char X[] = { "#ABCBDAB" };
char Y[] = { "#BDCABA" };
int xm = strlen(X) - 1, yn = strlen(Y) - 1;
vector<vector<int> > c, s;
c.resize(xm + 1);
s.resize(xm + 1);
for (int i = 0; i < xm + 1; ++i)
{
c[i].resize(yn + 1);
s[i].resize(yn + 1);
}
int maxlen = LCSLength(X, Y, xm, yn, c, s);
Print_vec(c);
Print_vec(s);
cout << maxlen << endl;
return 0;
}
这样可得出最长公共子序列是哪些字符。
void LCS(char* X, vector<vector<int> >& s, int i, int j)
{
if (i == 0 || j == 0) return;
if (s[i][j] == 1)
{
LCS(X, s, i - 1, j - 1);
cout << X[i];
}
else if (s[i][j] == 2)
{
LCS(X, s, i - 1, j);
}
else
{
LCS(X, s, i, j - 1);
}
}
int main(void)
{
char X[] = { "#ABCBDAB" };
char Y[] = { "#BDCABA" };
int xm = strlen(X) - 1, yn = strlen(Y) - 1;
vector<vector<int> > c, s;
c.resize(xm + 1);
s.resize(xm + 1);
for (int i = 0; i < xm + 1; ++i)
{
c[i].resize(yn + 1);
s[i].resize(yn + 1);
}
int maxlen = LCSLength(X, Y, xm, yn, c, s);
Print_vec(c);
Print_vec(s);
cout << maxlen << endl;
LCS(X, s, xm, yn);
return 0;
}
运行结果: