如何使用C 中的最長公共子序列演算法
最長公共子序列(Longest Common Subsequence,簡稱LCS)是一種常見的字串匹配問題,用於尋找兩個字串中最長的相同子序列。在C 中,我們可以使用動態規劃(Dynamic Programming)來解決LCS問題。
下面是一個C 程式碼範例,示範如何使用最長公共子序列演算法:
#include <iostream> #include <vector> #include <string> using namespace std; string longestCommonSubsequence(string text1, string text2) { int m = text1.size(); int n = text2.size(); // 创建一个二维数组来存储中间结果 vector<vector<int>> dp(m+1, vector<int>(n+1, 0)); // 进行动态规划,填充数组 for (int i = 1; i <= m; i++) { for (int j = 1; j <= n; j++) { // 如果当前字符相等,则在之前的基础上加1 if (text1[i-1] == text2[j-1]) { dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1; } else { // 如果当前字符不相等,则取左边或上边的最大值 dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]); } } } // 根据dp数组构建最长公共子序列 int i = m; int j = n; string lcs = ""; while (i > 0 && j > 0) { if (text1[i-1] == text2[j-1]) { // 如果当前字符相等,则将字符加入最长公共子序列中 lcs = text1[i-1] + lcs; i--; j--; } else { // 如果当前字符不相等,则根据dp数组移动指针 if (dp[i-1][j] >= dp[i][j-1]) { i--; } else { j--; } } } return lcs; } int main() { string text1 = "ABCD"; string text2 = "ACDF"; string lcs = longestCommonSubsequence(text1, text2); cout << "最长公共子序列为:" << lcs << endl; return 0; }
在上述程式碼中,我們首先使用動態規劃來建立一個二維數組dp
,其中dp[i][j]
表示text1
的前i
個字元和text2
的前 j
個字元所構成的最長公共子序列的長度。然後,我們根據動態規劃的結果,利用dp
陣列來建構最長公共子序列。最後,輸出最長公共子序列即可。
以上就是使用C 中最長的公共子序列演算法的一個範例。透過動態規劃的思想,我們可以有效率地解決LCS問題,找到兩個字串中最長的公共子序列。
以上是如何使用C++中最長的公共子序列演算法的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!