关于程序员:面试高频题难度-155LCS-模板题

题目形容

这是 LeetCode 上的 1143. 最长公共子序列 ，难度为 中等。

Tag : 「最长公共子序列」、「LCS」、「序列 DP」

给定两个字符串 text1 和 text2，返回这两个字符串的最长 公共子序列 的长度。如果不存在 公共子序列 ，返回 $0$ 。

一个字符串的 子序列 是指这样一个新的字符串：它是由原字符串在不扭转字符的绝对程序的状况下删除某些字符（也能够不删除任何字符）后组成的新字符串。

• 例如，"ace" 是 "abcde" 的子序列，但 "aec" 不是 "abcde" 的子序列。

两个字符串的 公共子序列 是这两个字符串所独特领有的子序列。

示例 1：

输出：text1 = "abcde", text2 = "ace" 输入：3  解释：最长公共子序列是 "ace" ，它的长度为 3 。

示例 2：

输出：text1 = "abc", text2 = "abc"输入：3解释：最长公共子序列是 "abc" ，它的长度为 3 。

示例 3：

输出：text1 = "abc", text2 = "def"输入：0解释：两个字符串没有公共子序列，返回 0 。

提醒：

• $1 <= text1.length, text2.length <= 1000$
• text1 和 text2 仅由小写英文字符组成。

动静布局（空格技巧）

这是一道「最长公共子序列（LCS）」的裸题。

对于这类题的都应用如下「状态定义」即可：

$f[i][j]$ 代表思考 $s1$ 的前 $i$ 个字符、思考 $s2$ 的前 $j$ 的字符，造成的最长公共子序列长度。

当有了「状态定义」之后，基本上「转移方程」就是跃然纸上：

• s1[i]==s2[j] : $f[i][j]=f[i-1][j-1]+1$。代表必然应用 $s1[i]$ 与 $s2[j]$ 时 LCS 的长度。
• s1[i]!=s2[j] : $f[i][j]=max(f[i-1][j], f[i][j-1])$。代表必然不应用 $s1[i]$（但可能应用$s2[j]$）时 和 必然不应用 $s2[j]$（但可能应用$s1[i]$）时 LCS 的长度。

一些编码细节：

通常我会习惯性往字符串头部追加一个空格，以缩小边界判断（使下标从 1 开始，并很容易结构出可滚动的「有效值」）。

Java 代码：

class Solution {    public int longestCommonSubsequence(String s1, String s2) {        int n = s1.length(), m = s2.length();        s1 = " " + s1; s2 = " " + s2;        char[] cs1 = s1.toCharArray(), cs2 = s2.toCharArray();        int[][] f = new int[n + 1][m + 1];         // 因为有了追加的空格，咱们有了显然的初始化值（以下两种初始化形式均可）        // for (int i = 0; i <= n; i++) Arrays.fill(f[i], 1);        for (int i = 0; i <= n; i++) f[i][0] = 1;        for (int j = 0; j <= m; j++) f[0][j] = 1;        for (int i = 1; i <= n; i++) {            for (int j = 1; j <= m; j++) {                if (cs1[i] == cs2[j]) {                    f[i][j] = f[i -1][j - 1] + 1;                } else {                    f[i][j] = Math.max(f[i - 1][j], f[i][j - 1]);                }            }        }        // 减去最开始追加的空格        return f[n][m] - 1;    }}

C++ 代码：

class Solution {public:    int longestCommonSubsequence(string s1, string s2) {        int n = s1.size(), m = s2.size();        s1 = " " + s1, s2 = " " + s2;        int f[n+1][m+1];        memset(f, 0, sizeof(f));        for(int i = 0; i <= n; i++) f[i][0] = 1;        for(int j = 0; j <= m; j++) f[0][j] = 1;        for(int i = 1; i <= n; i++) {            for(int j = 1; j <= m; j++) {                if(s1[i] == s2[j]) {                    f[i][j] = max(f[i-1][j-1] + 1, max(f[i-1][j], f[i][j-1]));                } else {                    f[i][j] = max(f[i-1][j], f[i][j-1]);                }            }        }        return f[n][m] - 1;    }};

• 工夫复杂度：$O(n \times m)$
• 空间复杂度：$O(n \times m)$

动静布局（利用偏移）

上述「追加空格」的做法是我比拟习惯的做法

事实上，咱们也能够通过批改「状态定义」来实现递推：

$f[i][j]$ 代表思考 $s1$ 的前 $i - 1$ 个字符、思考 $s2$ 的前 $j - 1$ 的字符，造成的最长公共子序列长度。

那么最终的 $f[n][m]$ 就是咱们的答案，$f[0][0]$ 当做有效值，不解决即可。

• s1[i-1]==s2[j-1] : $f[i][j]=f[i-1][j-1]+1$。代表应用 $s1[i-1]$ 与 $s2[j-1]$造成最长公共子序列的长度。
• s1[i-1]!=s2[j-1] : $f[i][j]=max(f[i-1][j], f[i][j-1])$。代表不应用 $s1[i-1]$ 造成最长公共子序列的长度、不应用 $s2[j-1]$ 造成最长公共子序列的长度。这两种状况中的最大值。

Java 代码：

class Solution {    public int longestCommonSubsequence(String s1, String s2) {        int n = s1.length(), m = s2.length();        char[] cs1 = s1.toCharArray(), cs2 = s2.toCharArray();        int[][] f = new int[n + 1][m + 1];         for (int i = 1; i <= n; i++) {            for (int j = 1; j <= m; j++) {                if (cs1[i - 1] == cs2[j - 1]) {                    f[i][j] = f[i - 1][j - 1] + 1;                } else {                    f[i][j] = Math.max(f[i - 1][j], f[i][j - 1]);                }            }        }        return f[n][m];    }}

Python3 代码：

class Solution:    def longestCommonSubsequence(self, text1: str, text2: str) -> int:        m, n = len(text1), len(text2)        dp = [[0] * (n + 1) for _ in range(m + 1)]        for i in range(1, m + 1):            for j in range(1, n + 1):                if text1[i - 1] == text2[j - 1]:                    dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1                else:                    dp[i][j] = max(dp[i - 1][j],dp[i][j - 1])        return dp[m][n]

C++ 代码：

class Solution {public:    int longestCommonSubsequence(string text1, string text2) {        int m = text1.size(), n = text2.size();        vector<vector<int>> dp(m + 1,vector<int>(n + 1,0));        for(int i = 1; i <= m; i++){            for(int j = 1; j <= n; j++){                if(text1[i - 1] == text2[j - 1]){                    dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;                }                else{                    dp[i][j] = max(dp[i - 1][j],dp[i][j - 1]);                }            }        }        return dp[m][n];    }};

Golang 代码：

func longestCommonSubsequence(text1 string, text2 string) int {    m := len(text1)    n := len(text2)    dp := make([][]int, m+1)    for i := range dp {        dp[i] = make([]int, n+1)    }    for i := 0; i < m; i++ {        for j := 0; j < n; j++ {            if text1[i] == text2[j] {                dp[i+1][j+1] = dp[i][j] + 1            } else {                dp[i+1][j+1] = max(dp[i][j+1], dp[i+1][j])            }        }    }    return dp[m][n]}func max(i int, j int) int {    if i > j {        return i    }    return j}

• 工夫复杂度：$O(n \times m)$
• 空间复杂度：$O(n \times m)$

最初

这是咱们「刷穿 LeetCode」系列文章的第 No.1143 篇，系列开始于 2021/01/01，截止于起始日 LeetCode 上共有 1916 道题目，局部是有锁题，咱们将先把所有不带锁的题目刷完。

在这个系列文章外面，除了解说解题思路以外，还会尽可能给出最为简洁的代码。如果波及通解还会相应的代码模板。

为了不便各位同学可能电脑上进行调试和提交代码，我建设了相干的仓库：https://github.com/SharingSou... 。

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