,可以使用动态规划算法来解决。
动态规划算法的基本思想是将问题拆分成更小的子问题,并通过保存子问题的解来构建原问题的解。对于这个问题,我们可以定义一个二维数组dp,其中dp[i][j]表示列表中第一个字符串的前i个字符和第二个字符串的前j个字符的最长相同子部分的长度。
然后,我们可以使用以下递推关系来填充dp数组:
如果第一个字符串的第i个字符和第二个字符串的第j个字符相同,即str1[i-1] == str2[j-1],那么dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1; 否则,dp[i][j] = 0,表示当前位置没有相同的子部分。
最后,我们遍历dp数组,找到最大的dp[i][j]值,即为列表中选择子部分相同的最长字符串的长度。
以下是一个示例代码实现:
def longest_common_substring(str1, str2):
m, n = len(str1), len(str2)
dp = [[0] * (n + 1) for _ in range(m + 1)]
max_length = 0
for i in range(1, m + 1):
for j in range(1, n + 1):
if str1[i - 1] == str2[j - 1]:
dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1
max_length = max(max_length, dp[i][j])
return max_length
# 示例用法
str_list = ["abcdxyz", "xyzabcd", "abcd", "xyz"]
result = longest_common_substring(str_list[0], str_list[1])
print(result) # 输出结果为4,即"abcd"和"abcd"是列表中选择子部分相同的最长字符串
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