动态规划解最长公共子串

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了动态规划解最长公共子串相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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提取码:6666



有了递推公式,代码就比较简单了,我们使用两个变量,一个记录最长的公共子串,一个记录最长公共子串的结束位置,最后再对字符串进行截取即可,来看下代码

public String LCS(String str1, String str2) {
    int maxLenth = 0;//记录最长公共子串的长度
    //记录最长公共子串最后一个元素在字符串str1中的位置
    int maxLastIndex = 0;
    int[][] dp = new int[str1.length() + 1][str2.length() + 1];
    for (int i = 0; i < str1.length(); i++) {
        for (int j = 0; j < str2.length(); j++) {
            //递推公式,两个字符相等的情况
            if (str1.charAt(i) == str2.charAt(j)) {
                dp[i + 1][j + 1] = dp[i][j] + 1;
                //如果遇到了更长的子串,要更新,记录最长子串的长度,
                //以及最长子串最后一个元素的位置
                if (dp[i + 1][j + 1] > maxLenth) {
                    maxLenth = dp[i + 1][j+1];
                    maxLastIndex = i;
                }
            } else {
                //递推公式,两个字符不相等的情况
                dp[i + 1][j+1] = 0;
            }
        }
    }
    //最字符串进行截取,substring(a,b)中a和b分别表示截取的开始和结束位置
    return str1.substring(maxLastIndex - maxLenth + 1, maxLastIndex + 1);
}

时间复杂度O(m*n)mn分别表示两个字符串的长度

空间复杂度O(m*n)


代码优化,把二维数组变为一维数组

public String LCS(String str1, String str2) {
    int maxLenth = 0;//记录最长公共子串的长度
    //记录最长公共子串最后一个元素在字符串str1中的位置
    int maxLastIndex = 0;
    int[] dp = new int[str2.length() + 1];
    for (int i = 0; i < str1.length(); i++) {
        //注意这里是倒叙
        for (int j = str2.length() - 1; j >= 0; j--) {
            //递推公式,两个字符相等的情况
            if (str1.charAt(i) == str2.charAt(j)) {
                dp[j + 1] = dp[j] + 1;
                //如果遇到了更长的子串,要更新,记录最长子串的长度,
                //以及最长子串最后一个元素的位置
                if (dp[j + 1] > maxLenth) {
                    maxLenth = dp[j + 1];
                    maxLastIndex = i;
                }
            } else {
                //递推公式,两个字符不相等的情况
                dp[j + 1] = 0;
            }
        }
    }
    //最字符串进行截取,substring(a,b)中a和b分别表示截取的开始和结束位置
    return str1.substring(maxLastIndex - maxLenth + 1, maxLastIndex + 1);
}

时间复杂度O(m*n)mn分别表示两个字符串的长度
空间复杂度O(n),只需要一个一维数组即可


总结

这题比较简单,很久以前也讲过这题370,最长公共子串和子序列,之前只是返回一个具体的数字即可,而这题需要返回具体的公共子串,多了一步。

以上是关于动态规划解最长公共子串的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

最长公共子序列(LCS)动态规划解题笔记

最长公共子序列(LCS)动态规划解题笔记

[程序员代码面试指南]递归和动态规划-最长公共子串问题

[程序员代码面试指南]递归和动态规划-最长公共子串问题(DP,LCST)

算法图解:动态规划之最长公共子串,最长公共子序列

最长公共子串(动态规划)