动态规划1--最长公共子序列
一、动态规划
经常会遇到复杂问题不能简单地分解成几个子问题,而会分解出一系列的子问题。简单地采用把大问题分解成子问题,并
综合子问题的解导出大问题的解的方法,问题求解耗时会按问题规模呈幂级数增加。
为了节约重复求相同子问题的时间,引入一个数组,不管它们是否对最终解有用,把所有子问题的解存于该数组中,这就
是动态规划法所采用的基本方法。
二、心得
递推公式的推导
递推公式的证明方法
代码的写法:把递推公式直接写进代码即可
三、题目
给出两个字符串,求出这样的一个最长的公共子序列的长度:子序列中的每个字符都能在两个原串中找到,而且每个字符的先后顺序和原串中的先后顺序一致。
Sample Input:样例输入
abcfbc abfcab
programming contest
abcd mnp
Sample Output:样例输出
4
2
0
四、分析
2、证明
S1[i-1]!= s2[j-1]时,MaxLen(S1,S2)不会比MaxLen(S1,S2j-1)
和MaxLen(S1i-1,S2)两者之中任何一个小,也不会比两者都大。
(1)不比任何一个小:MaxLen(S1,S2)字符串长于后两者
(2)也不会比两者都大:反证法,假设比两者都大:
若MaxLen(S1,S2)比MaxLen(S1,S2j-1)大,说明S2(j)这个字符与S1中的字符相等,并且S2(j)和这个相等的字符是最长公共子序列的最后一个。
若MaxLen(S1,S2)比MaxLen(S1i-1,S2)大,说明S1(i)这个字符与S2中的字符相等,并且S1(i)和这个相等的字符是最长公共子序列的最后一个。
上面两种情况都是最长公共子序列的最后一个,而这个最长公共子序列是MaxLen(S1,S2)的最长公共子序列,所以最后一个要相等。
那会得出S1[i]== s2[j]的结论,与假设冲突。
五、代码及结果
1 /* 2 最长公共子序列 3 1、递推公式: 4 (分最后一个相同和最后一个不同来分析) 5 当i或j等于0,MaxLen(i,j)==0; 6 当s1和s2的最后一个字符相同时,MaxLen(i,j)=MaxLen(i-1,j-1)+1; 7 当s1和s2的最后一个字符不同时,MaxLen(i,j) = Max(MaxLen(i,j-1),MaxLen(i-1,j) ); 8 2、证明 9 S1[i-1]!= s2[j-1]时,MaxLen(S1,S2)不会比MaxLen(S1,S2j-1) 10 和MaxLen(S1i-1,S2)两者之中任何一个小,也不会比两者都大。 11 (1)不比任何一个小:MaxLen(S1,S2)字符串长于后两者 12 (2)也不会比两者都大:反证法,假设比两者都大,那会得出S1[i-1]== s2[j-1]的结论,与假设冲突 13 3、代码 14 直接写递推公式就好了 15 */ 16 /* 17 错误一:结果不对 18 for(j=1;j<=length2;j++),漏了等号,所以都没执行到这来,所以结果不对 19 */ 20 #include <iostream> 21 #include <cstring> 22 using namespace std; 23 char sz1[1000];//字符数组1 24 char sz2[1000];//字符数组2 25 int maxLen[1000][1000]; 26 //MaxLen(i,j)表示s1的左边i个字符形成的子串, 27 //与s2左边的j个字符形成的子串的最长公共子序列的长度(i,j从0开始算) 28 int main(){ 29 freopen("in.txt","r",stdin); 30 while(cin>>sz1>>sz2){ 31 int length1=strlen(sz1);//求字符数组1的长度 32 int length2=strlen(sz2);//求字符数组2的长度 33 int nTmp; 34 int i,j; 35 //初始化边界情况 36 for(i=0;i<=length1;i++) 37 maxLen[i][0]=0; 38 for(j=0;j<=length2;j++) 39 maxLen[0][j]=0; 40 //动态规划求解最长公共子序列 41 for(i=1;i<=length1;i++){ 42 for(j=1;j<=length2;j++){ 43 if(sz1[i-1]==sz2[j-1]){//字符数组从0开始存数据的 44 //当s1和s2的最后一个字符相同时,MaxLen(i,j)=MaxLen(i-1,j-1)+1; 45 maxLen[i][j]=maxLen[i-1][j-1]+1; 46 } 47 else{ 48 //当s1和s2的最后一个字符不同时,MaxLen(i,j) = Max(MaxLen(i,j-1),MaxLen(i-1,j) ); 49 maxLen[i][j]=max(maxLen[i][j-1],maxLen[i-1][j]); 50 } 51 } 52 53 } 54 /* 55 for(i=1;i<=length1;i++){ 56 for(j=1;j<=length2;j++){ 57 cout<<maxLen[i][j]<<" "; 58 } 59 cout<<endl; 60 } 61 */ 62 //cout<<length1<<" "<<length2<<endl; 63 cout<<maxLen[length1][length2]<<endl; 64 } 65 return 0; 66 }