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用动态规划解决最长公共子序列

2016-03-12 16:37 176 查看

要求:最长公共子序列,英文缩写为LCS(Longest Common Subsequence)。其定义是,一个序列 S ,如果分别是两个或多个已知序列的子序列,且是所有符合此条件序列中最长的,则
S 称为已知序列的最长公共子序列。而最长公共子串(要求连续)和最长公共子序列是不同的

运用动态规划解决,不懂的可以参考任意一本算法书,一般都会介绍动态规划算法,以下部分解析选自算法书上。

考虑最长公共子序列问题如何分解成子问题,设A=“a0,a1,…,am-1”,B=“b0,b1,…,bm-1”,并Z=“z0,z1,…,zk-1”为它们的最长公共子序列。不难证明有以下性质。

(1) 如果am-1=bn-1,则zk-1=am-1=bn-1,且“z0,z1,…,zk-2”是“a0,a1,…,am-2”和“b0,b1,…,bn-2”的一个最长公共子序列;

(2) 如果am-1!=bn-1,则若zk-1!=am-1,蕴涵“z0,z1,…,zk-1”是“a0,a1,…,am-2”和“b0,b1,…,bn-1”的一个最长公共子序列;

(3) 如果am-1!=bn-1,则若zk-1!=bn-1,蕴涵“z0,z1,…,zk-1”是“a0,a1,…,am-1”和“b0,b1,…,bn-2”的一个最长公共子序列。

这样,在找A和B的公共子序列时,如有am-1=bn-1,则进一步解决一个子问题,找“a0,a1,…,am-2”和“b0,b1,…,bm-2”的一个最长公共子序列;如果am-1!=bn-1,则要解决两个子问题,找出“a0,a1,…,am-2”和“b0,b1,…,bn-1”的一个最长公共子序列和找出“a0,a1,…,am-1”和“b0,b1,…,bn-2”的一个最长公共子序列,再取两者中较长者作为A和B的最长公共子序列。

基于书上的讲解,解题思路如下:

引进一个二维数组L[][],用L[i][j]记录X[i]与Y[j] 的LCS 的长度,state[i][j]记录c[i][j]是通过哪一个子问题的值求得的,以决定搜索的方向。

我们是自底向上进行递推计算,那么在计算c[i,j]之前,c[i-1][j-1],c[i-1][j]与c[i][j-1]均已计算出来。此时我们根据X[i] = Y[j]还是X[i] != Y[j],就可以计算出c[i][j]。

归纳成数学表达式如下:



基于以上思路,代码如下:

#include<iostream>
using namespace std;
int const MAX=12;

int commonOrder(char *x,int xLen,char *y,int yLen,int state[][MAX],int L[][MAX], char result[])
{
int i,j,k;
for(j=0;j<yLen;j++)
{
L[0][j]=0;
}
for(i=0;i<xLen;i++)
{
L[i][0]=0;
}
for(i=1;i<=xLen;i++)
for(j=1;j<=yLen;j++)
{
if(x[i]==y[j])
{
L[i][j]=L[i-1][j-1]+1;
state[i][j]=1;
}
else if(L[i][j-1]>=L[i-1][j])
{
L[i][j]=L[i][j-1];
state[i][j]=2;
}
else
{
L[i][j]=L[i-1][j];
state[i][j]=3;
}
}
i=xLen;j=yLen;k=L[xLen][yLen];
cout<<"最长公共子序列为:";
while(i>=0&&j>0)
{
if(state[i][j]==1)
{
result[k]=x[i];
k--;
i--;
j--;
}else if(state[i][j]==2)
{
j--;

}else
{
i--;
}
}
result[k]=x[i];//注意此处必须将最后的x[i]的值赋给result[k],因为在前面的while循环最终跳出的时候最后一个x[i]的值没赋给result[k]

for(k=0;k<L[xLen][yLen];k++)
{
cout<<result[k];
}
cout<<endl;
return L[xLen][yLen];
}
int main()
{
char  x[]="ABCBDAC";
char  y[]="ABCACD";
int xLen=strlen(x);
int yLen=strlen(x);
int L[MAX][MAX]={0,};
int state[MAX][MAX]={0,};
char result[MAX]="";
cout<<"最长公共子序列的长度为:"<<commonOrder(x,xLen,y,yLen,state,L,result)<<endl;
return 1;
}
程序运行结果如下:

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