此演算法是動態規劃中的經典：
lcs即求陣列 a b 中最長的公共子串行，其中序列不一定要相鄰 。
用動態規劃解有兩種，一種是正著解，一種是倒著解，即備忘錄法
貼下我寫的**：
intlcs(
char
a,int
la,char
b,int
lb)for
(i =1;i
<=
la;i++)
else
else}}
}int
ttt=
c[la][lb];
//print path
char*p
=new
char
[ttt];p =
p+ttt;
intlla
=la,llb
=lb;
while
(path[lla][llb] !=0
)else
if(path[lla][llb] ==1
)else
//if (path[lla][llb] == 3)
}for
(i =0;i
<
ttt;i++)
cout
<<
p[i]
<<""
;cout
<<
endl;
delete p;
for( i =0
;i1;i++)
delete c;
delete path; c =
path
=null;
return
ttt;
}void
main()
LCS 最長公共子串行
問題描述 我們稱序列z z1,z2,zk 是序列x x1,x2,xm 的子串行當且僅當存在嚴格上 公升的序列 i1,i2,ik 使得對 j 1,2,k,有 xij zj。比如z a,b,f,c 是 x a,b,c,f,b,c 的子串行。現在給出兩個序列 x和 y，你的任務是找到 x和 y的最大公共子...
LCS最長公共子串行
求兩個字串的最大公共子串行問題 子串行的定義 若給定序列x 則另一串行z 是x的子串行是指存在乙個嚴格遞增下標序列使得對於所有j 1,2,k有 zj xij。例如，序列z 是序列x 的子序列，相應的遞增下標序列為。分析 用動態規劃做 1.最長公共子串行的結構 事實上，最長公共子串行問題具有最優子結構...
LCS最長公共子串行
lcs是longest common subsequence的縮寫，即最長公共子串行。乙個序列，如果是兩個或多個已知序列的子串行，且是所有子串行中最長的，則為最長公共子串行。複雜度對於一般的lcs問題，都屬於np問題。當數列的量為一定的時，都可以採用動態規劃去解決。解法動態規劃的乙個計算最長公共子串...