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leetcode刷题(121)——1143. 最长公共子序列

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老马的编程之旅
发布2022-06-22 14:14:14
1480
发布2022-06-22 14:14:14
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文章被收录于专栏:深入理解Android

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。

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改变字符的相对顺序的情况下删除某些字符(也可以不删除任何字符)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」是这两个字符串所共同拥有的子序列。

若这两个字符串没有公共子序列,则返回 0。

示例 1:

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

示例 2:

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

示例 3:

代码语言:javascript
复制
输入:text1 = "abc", text2 = "def"
输出:0
解释:两个字符串没有公共子序列,返回 0。
代码语言:javascript
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class Solution {
    public int longestCommonSubsequence(String text1, String text2) {
        int m = text1.length(), n = text2.length();
        int[][] dp = new int[m + 1][n + 1];
        // 定义:s1[0..i-1] 和 s2[0..j-1] 的 lcs 长度为 dp[i][j]
        // 目标:s1[0..m-1] 和 s2[0..n-1] 的 lcs 长度,即 dp[m][n]
        // base case: dp[0][..] = dp[..][0] = 0

        for (int i = 1; i <= m; i++) {
            for (int j = 1; j <= n; j++) {
            // 现在 i 和 j 从 1 开始,所以要减一
                if (text1.charAt(i - 1) == text2.charAt(j - 1)) {
                // s1[i-1] 和 s2[j-1] 必然在 lcs 中
                    dp[i][j] = 1 + dp[i - 1][j - 1];
                } else {
                // s1[i-1] 和 s2[j-1] 至少有一个不在 lcs 中
                    dp[i][j] = Math.max(dp[i][j - 1], dp[i - 1][j]);
                }
            }
        }

        return dp[m][n];
    }
}
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原始发表:2021-02-20,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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