最长公共子序列是一个很经典的动态规划问题,最近正在学习动态规划,所以拿来这里再整理一下。
这个问题在《算法导论》中作为讲动态规划算法的例题出现。
动态规划,众所周知,第一步就是找子问题,也就是把一个大的问题分解成子问题。这里我们设两个字符串A、B,A = "a0, a1, a2, ..., am-1",B = "b0, b1, b2, ..., bn-1"。
(1)如果am-1 == bn-1,则当前最长公共子序列为"a0, a1, ..., am-2"与"b0, b1, ..., bn-2"的最长公共子序列与am-1的和。长度为"a0, a1, ..., am-2"与"b0, b1, ..., bn-2"的最长公共子序列的长度+1。
(2)如果am-1 != bn-1,则最长公共子序列为max("a0, a1, ..., am-2"与"b0, b1, ..., bn-1"的公共子序列,"a0, a1, ..., am-1"与"b0, b1, ..., bn-2"的公共子序列)
如果上述描述用数学公式表示,则引入一个二维数组c[][],其中c[i][j]记录X[i]与Y[j]的LCS长度,b[i][j]记录c[i][j]是通过哪一个子问题的值求得的,即,搜索方向。
这样我们可以总结出该问题的递归形式表达:
按照动态规划的思想,对问题的求解,其实就是对子问题自底向上的计算过程。这里,计算c[i][j]时,c[i-1][j-1]、c[i-1][j]、c[i][j-1]已经计算出来了,这样,我们可以根据X[i]与Y[j]的取值,按照上面的递推,求出c[i][j],同时把路径记录在b[i][j]中(路径只有3中方向:左上、左、上,如下图)。
计算c[][]矩阵的时间复杂度是O(m*n);根据b[][]矩阵寻找最长公共子序列的过程,由于每次调用至少向上或向左移动一步,这样最多需要(m+n)次就会i = 0或j = 0,也就是算法时间复杂度为O(m+n)。
C++代码实现
#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <string>
#include <string.h>
using namespace std;
void LCS_Print(int **LCS_Direction, char *str, int row, int column)
{
if(str == NULL)
return;
int nLen1 = strlen(str);
if(nLen1 == 0 || row < 0 || column < 0)
return;
if(LCS_Direction[row][column] == 1)
{
if(row > 0 && column > 0)
LCS_Print(LCS_Direction, str, row - 1, column - 1);
printf("%c ", str[row]);
}
else if(LCS_Direction[row][column] == 2)
{
if(row > 0)
LCS_Print(LCS_Direction, str, row - 1, column);
}
else if(LCS_Direction[row][column] == 3)
{
if(column > 0)
LCS_Print(LCS_Direction, str, row, column - 1);
}
}
int LCS(char *str1, char *str2)
{
if(str1 == NULL || str2 == NULL)
return 0;
int nLen1 = strlen(str1);
int nLen2 = strlen(str2);
if(nLen1 <= 0 || nLen2 <= 0)
return 0;
// 申请一个二维数组,保存不同位置的LCS值
int **LCS_Length = new int*[nLen1];
// 申请一个二维数组,保存公共序列的位置
int **LCS_Direction = new int*[nLen1];
for(int i = 0; i < nLen1; i++)
{
LCS_Length[i] = new int[nLen2];
LCS_Direction[i] = new int[nLen2];
}
for(int i = 0; i < nLen1; i++)
LCS_Length[i][0] = 0;
for(int i = 0; i < nLen2; i++)
LCS_Length[0][i] = 0;
for(int i = 0; i < nLen1; i++)
{
for(int j = 0; j < nLen2; j++)
{
LCS_Direction[i][j] = 0;
}
}
cout<<"Init OK!"<<endl;
for(int i = 0; i <nLen1; i++)
{
for(int j = 0; j < nLen2; j++)
{
if(i == 0 || j == 0)
{
if(str1[i] == str2[j])
{
LCS_Length[i][j] = 1;
LCS_Direction[i][j] = 1;
}
else
LCS_Length[i][j] = 0;
}
else if(str1[i] == str2[j])
{
LCS_Length[i][j] = LCS_Length[i - 1][j - 1] + 1;
LCS_Direction[i][j] = 1;
}
else if(LCS_Length[i - 1][j] > LCS_Length[i][j - 1])
{
LCS_Length[i][j] = LCS_Length[i - 1][j];
LCS_Direction[i][j] = 2;
}
else
{
LCS_Length[i][j] = LCS_Length[i][j - 1];
LCS_Direction[i][j] = 3;
}
}
}
LCS_Print(LCS_Direction, str1, nLen1 - 1, nLen2 - 1);
cout<<endl;
int nLCS = LCS_Length[nLen1 - 1][nLen2 - 1];
for(int i = 0; i < nLen1; i++)
{
delete[] LCS_Length[i];
delete[] LCS_Direction[i];
}
delete [] LCS_Length;
delete [] LCS_Direction;
return nLCS;
}
int main()
{
cout<<LCS("ABCBDAB", "BDCABA")<<endl;
return 0;
}