在这里,我们将看到一种针对 LCS 问题的空间优化方法。 LCS是最长公共子序列。如果两个字符串是“BHHUBC”和“HYUYBZC”,那么子序列的长度是4。动态规划方法已经是它们的一种,但是使用动态规划方法,会占用更多的空间。我们需要 m x n 阶的表,其中 m 是第一个字符串中的字符数,n 是第二个字符串中的字符数。
这里我们将了解如何使用 O(n ) 辅助空间量。如果我们观察旧方法,我们可以在每次迭代中看到,我们需要前一行的数据。并非所有数据都是必需的。所以如果我们做一个大小为2n的表,那就没问题了。让我们看看算法来理解这个想法。
lcs_problem(X, Y) -
begin m := length of X n := length of Y define table of size L[2, n+1] index is to point 0th or 1st row of the table L. for i in range 1 to m, do index := index AND 1 for j in range 0 to n, do if i = 0 or j = 0, then L[index, j] := 0 else if X[i - 1] = Y[j - 1], then L[index, j] := L[1 – index, j - 1] + 1 else L[index, j] := max of L[1 – index, j] and L[index, j-1] end if done done return L[index, n] end
#include <iostream> using namespace std; int lcsOptimized(string &X, string &Y) { int m = X.length(), n = Y.length(); int L[2][n + 1]; bool index; for (int i = 0; i <= m; i++) { index = i & 1; for (int j = 0; j <= n; j++) { if (i == 0 || j == 0) L[index][j] = 0; else if (X[i-1] == Y[j-1]) L[index][j] = L[1 - index][j - 1] + 1; else L[index][j] = max(L[1 - index][j], L[index][j - 1]); } } return L[index][n]; } int main() { string X = "BHHUBC"; string Y = "HYUYBZC"; cout << "Length of LCS is :" << lcsOptimized(X, Y); }
Length of LCS is :4
以上是C程序中LCS的空间优化解决方案?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!