LCS(最长公共子序列)、LIS(最长上升子序列)、LCIS(最长公共上升子序列)

数据结构中的最长公共子序列算法与字符串匹配

数据结构中的最长公共子序列算法与字符串匹配在计算机科学中，最长公共子序列算法和字符串匹配是数据结构中非常重要的概念和技术。

最长公共子序列算法用于在两个字符串中找到最长的相同子序列，而字符串匹配则是确定一个字符串是否包含另一个字符串。

1. 最长公共子序列算法最长公共子序列（LCS）算法是一种用于比较两个序列的动态规划算法。

它的目标是找到两个序列中的最长子序列，该子序列在两个原始序列中的相对顺序保持不变。

例如，对于字符串"ABCD"和"ACDF"，它们的最长公共子序列为"ACD"。

LCS算法的基本思想是通过构建一个二维表格来解决问题。

表格的行表示第一个序列，列表示第二个序列。

表格中的每个元素存储了截至当前位置的最长公共子序列的长度。

通过填充表格，可以逐步计算出最长公共子序列的长度，最终可以从表格的右下角找到最长公共子序列的内容。

2. 字符串匹配字符串匹配是判断一个字符串是否包含另一个字符串的过程。

常见的字符串匹配算法有暴力匹配、KMP算法和Boyer-Moore算法等。

- 暴力匹配是最简单的字符串匹配算法，它从字符串的第一个字符开始逐个比较，直到找到匹配的子串或无法匹配为止。

暴力匹配的时间复杂度为O(n*m)，其中n和m分别是两个字符串的长度。

- KMP算法是一种优化的字符串匹配算法。

它利用已经匹配过的部分信息来避免不必要的比较，从而提高匹配的效率。

KMP算法的时间复杂度为O(n+m)，其中n和m分别是两个字符串的长度。

- Boyer-Moore算法是一种更高效的字符串匹配算法。

它利用了两个字符串中不匹配字符的信息，以确定可能的跳过位置，从而进一步提高匹配的效率。

Boyer-Moore算法的时间复杂度为O(n+m)，其中n和m分别是两个字符串的长度。

3. 应用最长公共子序列算法和字符串匹配被广泛用于计算机科学和相关领域。

在自然语言处理中，最长公共子序列算法可以用于比较文本之间的相似性，例如比较两个文章的相似度或者查找相同的句子。

算法,最长公共子序列

最长公共子序列（LCS）问题（非连续子序列）的两种解法最长公共子序列也称作最长公共子串，英文缩写是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，且是符合此条件的子序列中最长的，则称S为已知序列的最长公共子序列。

关于子序列的定义通常有两种方式，一种是对子序列没有连续的要求，其子序列的定义就是原序列中删除若干元素后得到的序列。

另一种是对子序列有连续的要求，其子序列的定义是原序列中连续出现的若干个元素组成的序列。

求解子序列是非连续的最长公共子序列问题是一个十分实用的问题，它可以描述两段文字之间的“相似度”，即它们的雷同程度，从而能够用来辨别抄袭。

本文将介绍对子序列没有连续性要求的情况下如何用计算机解决最长公共子序列问题，对子序列有连续性要求的情况下如何用计算机解决最长公共子序列问题将在后续的文章中介绍。

一、动态规划法（Dynamic Programming）最长公共子序列问题应该是属于多阶段决策问题中求最优解一类的问题，凡此类问题在编制计算机程序时应优先考虑动态规划法，如果不能用动态规划法，而且也找不到其它解决方法，还可以考虑穷举法。

对于这个问题，只要能找到描述最长公共子序列的最优子结构和最优解的堆叠方式，并且保证最优子结构中的每一次最优决策都满足“无后效性”，就可以考虑用动态规划法。

使用动态规划法的关键是对问题进行分解，按照一定的规律分解成子问题（分解后的子问题还可以再分解，这是个递归的过程），通过对子问题的定义找出最优子结构中最优决策序列（对于子问题就是最有决策序列的子序列）以及最优决策序列子序列的递推关系（当然还包括递推关系的边界值）。

如果一个给定序列的子序列是在该序列中删去若干元素后得到的序列，也就意味着子序列在原序列中的位置索引（下标）保持严格递增的顺序。

例如,序列S = <B,C,D,B>是序列K = <A，B，C，B，D，A，B>的一个子序列（非连续），序列S的元素在在K中的位置索引I = [2,3,5,7]，I是一个严格递增序列。

关于输出多个LCS（最长公共子序列）的简单技巧

关于输出多个LCS（最长公共⼦序列）的简单技巧百度百科：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。

注意：S在已知序列中可以不连续；⽐如ABCBDAB和BDCABA的LCS为BCBA，BCBA不连续出现。

LCS通常利⽤动态规划算法求解，最简单的求解⽅式如《算法导论》所述： 1.设输⼊为X1X2…X m，Y1Y2…Y n，构造⼆维数组B、C；其中B[i][j]存储C[i][j]的最优解指向，C[i][j]存储X[1…i]和Y[1…j]的LCS长度； 2.B、C数组同时更新： 2.1.令B[0][k]、C[0][k]（k=0…n）和B[k][0]、C[k][0]（k=0…m）为0； 2.2.按下标从⼩到⼤的顺序依次计算每⾏的B[i][j]和C[i][j]，规则如下： ①.若X[i]=Y[j]，则C[i][j]=C[i-1][j-1]+1，B[i][j]=0； ②.若X[i]！=Y[j]，则C[i][j]=Max(C[i][j-1],C[i-1][j])，B[i][j]=1或2； 3.更新完B、C后，从C[m][n]开始递归输出，根据B[i][j]的指向打印LCS；相信⼤家都明⽩这个原理，简单的⽤⼀张图来说明⼀下： 1.箭头代表B[i][j]的值，其中⽤指向左上⽅的箭头代表0，←和↑代表1和2(或2和1)； 2.箭头下⽅的数字为C[i][j]的值，即⼦问题X[1…i]和Y[1…j]的LCS长度；可是这样的构造只能输出⼀个LCS，但是我们发现BCBA、BCAB、BDAB都是该序列集的LCS。

为什么呢？因为该算法在C[i-1][j]=C[i][j-1]时，只记录了⼀种情况！即没有保存分⽀！如何简单的修改算法，以求得多个LCS呢？下⾯介绍⼀种改进的⽅法。

还是利⽤数组B、C，并且C的计算规则不变，下⾯修改B的计算规则： 1.若X[i]=Y[j]，B[i][j]=0； 2.若X[i]!=Y[j]，有以下判断： ①.若C[i-1][j]>C[i][j-1]，则C[i][j]=C[i-1][j]，B[i][j]=1； ②.若C[i-1][j]<C[i][j-1]，则C[i][j]=C[i][j-1]，B[i][j]=2； ③.若C[i-1][j]=C[i][j-1]，则C[i][j]的长度任取，B[i][j]=3；此时⽤另⼀张图表⽰该算法： 1.⽤四种箭头表⽰B[i][j]的值，其中←和↑都存在时，表⽰C[i-1][j]=C[i][j-1]； 2.输出的时候采⽤正则表达式的思想：遇到B[i][j]=3时，同时对两种情况进⾏递归；形式为“（←+↑）”，其中←和↑分别表⽰两个⼦问题的LCS；补充：（A+B），在正则表达式中意义为A或B，即“+”表⽰⼆选⼀的关系。

最长公共子序列矩阵

最长公共子序列矩阵1.引言概述部分的内容如下：1.1 概述最长公共子序列（Longest Common Subsequence，简称LCS）是一种常见的字符串处理问题。

它是指在两个或多个序列中找出最长的子序列，要求这个子序列在所有序列中保持相对顺序一致，但不要求连续。

最长公共子序列问题在生物信息学、文本相似度匹配、版本控制等领域得到广泛应用。

本文将探讨一种新颖的解决方案，即最长公共子序列矩阵。

最长公共子序列矩阵是一种将最长公共子序列问题转化为矩阵形式的解决方法。

通过构建一个二维矩阵，我们可以将两个序列的比较转化为矩阵元素的计算和更新。

这种方法不仅能够有效地解决最长公共子序列问题，还能够为其他相关问题提供便利的解决思路。

本文的结构如下：首先，我们将在第2节介绍最长公共子序列的定义和意义。

我们将详细解释什么是最长公共子序列，以及它在实际应用中的重要性和应用场景。

接着，在第3节中，我们将介绍最长公共子序列问题的几种解法。

我们将分析每种解法的优缺点，并比较它们的时间复杂度和空间复杂度。

最后，在第4节中，我们将总结最长公共子序列矩阵的应用。

我们将回顾文章中的主要内容，讨论最长公共子序列矩阵在实际问题中的应用情况，并展望它在未来研究中的潜在发展方向。

通过本文的阅读，读者将对最长公共子序列问题有更深入的理解，并对最长公共子序列矩阵有一定的认识。

希望本文能够为读者在相关领域的研究和实践中提供有价值的参考和启发。

1.2文章结构文章结构部分的内容可以写成以下形式:1.2 文章结构本文将按照如下结构进行阐述最长公共子序列矩阵的定义、意义和问题的解法：第二章将详细介绍最长公共子序列的定义和意义。

首先，我们将解释什么是最长公共子序列以及它在实际问题中的应用。

其次，我们将探讨最长公共子序列问题的背后原理，以及它解决的具体问题和挑战。

第三章将介绍最长公共子序列问题的解法。

我们将介绍几种常用的算法和技巧，包括动态规划、回溯法和优化算法等。

python序列比对算法 -回复

python序列比对算法-回复题目：Python序列比对算法：理解和应用引言在Python编程中，序列比对算法是一项重要任务，用于比较两个或多个序列类型的数据，并找到它们之间的相似性和差异。

这种算法可以应用于各种情况，例如字符串匹配、DNA序列比对、图像处理等领域。

本文将一步步解释Python序列比对算法的原理和应用，并提供一些实际示例。

1. 了解序列比对算法的基础知识在开始之前，我们需要了解一些基础知识。

在Python中，序列是一组有序的元素的集合，例如字符串、列表和元组。

序列比对算法旨在找到两个序列之间的相似性和差异。

常见的序列比对算法包括最长公共子序列（LCS）算法和编辑距离算法。

2. 最长公共子序列（LCS）算法最长公共子序列（LCS）算法是一种常用的序列比对算法，用于找到两个序列中最长的公共子序列。

公共子序列是指在两个序列中都出现的元素的集合，不要求这些元素在原序列中是连续的。

LCS算法的基本步骤如下：- 定义两个序列，称为X和Y，并给定它们的长度m和n。

- 创建一个大小为(m+1) * (n+1)的二维数组，用于存储LCS的长度。

- 通过比较序列X和Y的元素，逐步填充二维数组。

如果X[i] == Y[j]，则LCS的长度为LCS[i-1][j-1] + 1；否则，LCS的长度为max(LCS[i-1][j], LCS[i][j-1])。

- 根据填充的二维数组，找到LCS的具体元素。

这是一个简单的LCS算法的示例代码：pythondef lcs(X, Y, m, n):L = [[0] * (n+1) for _ in range(m+1)]for i in range(m+1):for j in range(n+1):if i == 0 or j == 0:L[i][j] = 0elif X[i-1] == Y[j-1]:L[i][j] = L[i-1][j-1] + 1else:L[i][j] = max(L[i-1][j], L[i][j-1])return L[m][n]X = "ABCDGH"Y = "AEDFHR"print("The length of LCS is", lcs(X, Y, len(X), len(Y)))输出结果为：The length of LCS is 3，表示两个序列中最长的公共子序列的长度为3。

最长公共上升子序列(LCIS)的平方算法

最长公共上升子序列（LCIS）的O(n^2)算法预备知识：动态规划的基本思想，LCS，LIS。

问题：字符串a，字符串b，求a和b的LCIS（最长公共上升子序列）。

首先我们可以看到，这个问题具有相当多的重叠子问题。

于是我们想到用DP搞。

DP的首要任务是什么？定义状态。

1定义状态F[i][j]表示以a串的前i个字符b串的前j个字符且以b[j]为结尾构成的LCIS的长度。

为什么是这个而不是其他的状态定义？最重要的原因是我只会这个，还有一个原因是我知道这个定义能搞到平方的算法。

而我这只会这个的原因是，这个状态定义实在是太好用了。

这一点我后面再说。

我们来考察一下这个这个状态。

思考这个状态能转移到哪些状态似乎有些棘手，如果把思路逆转一下，考察这个状态的最优值依赖于哪些状态，就容易许多了。

这个状态依赖于哪些状态呢？首先，在a[i]!=b[j]的时候有F[i][j]=F[i-1][j]。

为什么呢？因为F[i][j]是以b[j]为结尾的LCIS，如果F[i][j]>0那么就说明a[1]..a[i]中必然有一个字符a[k]等于b[j]（如果F[i][j]等于0呢？那赋值与否都没有什么影响了）。

因为a[k]!=a[i]，那么a[i]对F[i][j]没有贡献，于是我们不考虑它照样能得出F[i][j]的最优值。

所以在a[i]!=b[j]的情况下必然有F[i][j]=F[i-1][j]。

这一点参考LCS的处理方法。

那如果a[i]==b[j]呢？首先，这个等于起码保证了长度为1的LCIS。

然后我们还需要去找一个最长的且能让b[j]接在其末尾的LCIS。

之前最长的LCIS在哪呢？首先我们要去找的F数组的第一维必然是i-1。

因为i已经拿去和b[j]配对去了，不能用了。

并且也不能是i-2，因为i-1必然比i-2更优。

第二维呢？那就需要枚举b[1]..b[j-1]了，因为你不知道这里面哪个最长且哪个小于b[j]。

这里还有一个问题，可不可能不配对呢？也就是在a[i]==b[j]的情况下，需不需要考虑F[i][j]=F[i-1][j]的决策呢？答案是不需要。

LCS（最长公共子序列）动规算法正确性证明

LCS（最长公共⼦序列）动规算法正确性证明今天在看代码源⽂件求diff的原理的时候看到了LCS算法。

这个算法应该不陌⽣，动规的经典算法。

具体算法做啥了我就不说了，不知道的可以直接看《算法导论》动态规划那⼀章。

既然看到了就想回忆下，当想到算法正确性的时候，发现这个算法的正确性证明并不好做。

于是想了⼀段时间，⾥⾯有⼏个细节很trick，容易陷进去。

想了⼏轮，现在把证明贴出来，有异议的可以留⾔⼀起交流。

先把⼀些符号和约定说明下：假设有两个数组，A和B。

A[i]为A的第i个元素，A(i)为由A的第⼀个元素到第i个元素所组成的前缀。

m(i, j)为A(i)和B(j)的最长公共⼦序列长度。

由于算法本⾝的递推性质，其实只要证明，对于某个i和j：m(i, j) = m(i-1, j-1) + 1 （当A[i] = B[j]时）m(i, j) = max( m(i-1, j), m(i, j-1) ) （当A[i] != B[j]时）第⼀个式⼦很好证明，即当A[i] = B[j]时。

可以⽤反证，假设m(i, j) > m(i-1, j-1) + 1 （m(i, j)不可能⼩于m(i-1, j-1) + 1，原因很明显），那么可以推出m(i-1, j-1)不是最长的这⼀⽭盾结果。

第⼆个有些trick。

当A[i] != B[j]时，还是反证，假设m(i, j) > max( m(i-1, j), m(i, j-1) )。

由反证假设，可得m(i, j) > m(i-1, j)。

这个可以推出A[i]⼀定在m(i, j)对应的LCS序列中（反证可得）。

⽽由于A[i] != B[j]，故B[j]⼀定不在m(i, j)对应的LCS序列中。

所以可推出m(i, j) = m(i, j-1)。

这就推出了与反正假设⽭盾的结果。

得证。

最长公共子序列、最长递增子序列、最长递增公共子序列、最长子序列（leetcode524）

Viewe_and_anyone/article/details/81044153
https:///someone_and_anyone/article/details/81044153
最长子序列（leetcode 524）
用每个字符串同当前字符串进行匹配，看当前字符串是否是要匹配字符串的子串。
if(s_len < i_len && i_len < len_now) {
continue; } if(isValid(s, (*it)) && i_len > len_now) {
tmp = (*it); len_now = i_len; } } return tmp; }
bool isValid(string& s1, string& s2) {
int len1 = s1.length(), len2 = s2.length(); int i=0,j=0; for(; i<len1 && j < len2;) {
if(s1.at(i) == s2.at(j)) {
j++; } i++; }
return j == len2; } };
int main() {
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最长公共子序列、最长递增子序列、最长递增公共子序列、最长子序列（ leetcode524）
参考：https:///sasuke-/p/5396843.html
https:///someone_and_anyone/article/details/81044153
对所有字符串先排字典序，然后依次同要匹配的字符串匹配。

Pascal最长公共子序列问题

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，…，bn1”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。
begin assign(input,'lis.in'); reset(input); assign(output,'lis.out'); rewrite(output); readln(n); for i:=1 to n do maxn[i]:=30000; for i:=1 to n do read(num[i]); dp[1]:=1; maxn[1]:=num[1]; e:=1; for i:=2 to n do {动态规划过程} begin k:=find(num[i])+1; if k+1>dp[i] then dp[i]:=k+1; if k+1>e then e:=k+1; if num[i]<maxn[dp[i]] then maxn[dp[i]]:=num[i]; end;

最长公共子串

最长公共子序列问题的改进快速算法李欣舒风笛摘要现在几个最常用的解决最长公共子序列(LCS)问题的算法的时间复杂度分别是O(pn)，O(n(m-p))。

这里m、n为两个待比较字符串的长度，p是最长公共子串的长度。

给出一种时间复杂度为O(p(m-p))，空间复杂度为O(m+n)的算法。

与以前的算法相比，不管在p<<m的情况下，还是在p接近m时，这种算法都有更快的速度。

关键词最长公共子序列 LCS1 问题介绍与基本定义最长公共子序列(Longest Common Subsequence，LCS)是将两个给定字符串分别删去零个或多个字符后得到的长度最长的相同字符序列。

例如，字符串abcabcabb与bcacacbb的最长公共子序列为bcacabb。

LCS问题就是要求两个给定字符串的最长公共子序列。

本文给出了一种比较有效的求解LCS问题的算法，它是对Nakatsu的时间复杂度为O(n(m-p))算法的改进。

它的时间复杂度是O(p(m-p))，空间复杂度为O(m+n)。

LCS问题的算法有着广泛的应用。

最初对LCS问题的研究是将它作为一种差分压缩算法来研究的。

例如，在版本管理系统中，一个文件经过不断地修改产生不同的版本，新产生的版本相对老版本变化并不大。

为了节省存储空间，我们可以将老文件版本与修改后新版本进行比较，找出它们的相同部分和不同部分。

这样就不必将原始文件和修改文件都独立存储，而只需存储老文件版本以及新老版本的不同部分即可。

这种增量式存储方法在文件版本较多的情况下能够大大提高存储效率。

两个文件版本的比较就类似于LCS问题。

LCS算法的时间复杂度与其它差分压缩算法(如Vdelta算法[4])比较相对较高，它也不是压缩比例最高的差分压缩算法，所以现在它已经基本退出了这方面的应用。

但在版本管理系统中，对同一文件的不同版本进行比较与合并时，LCS算法还是有重要作用的。

LCS算法还可用在基因工程领域。

动态规划解最长公共子序列问题

的一个严格递增下标序列<i0，i1，…，ik-1>，使得对所有的j=0，1，…，k-1，有xij=yj。

例如，X=“ABCBDAB”，Y=“BCDB”是X的一个子序列。

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。

求解：引进一个二维数组c[][]，用c[i][j]记录X[i]与Y[j] 的LCS 的长度，b[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]。

多序列最长公共子序列

多序列最长公共子序列算法研究
针对多序列最长公共子序列问题，本文将研究以下几种算法：
1. 基于动态规划的算法
基于动态规划的算法是解决多序列最长公共子序列问题的经典方法。该方法通过构建一个二维矩阵，记录每个位置上所有序列的最长公共子序列长度。然后，通过动态规划的方法，自底向上地计算出多序列最长公共子序列的长度。
针对多序列最长公共子序列问题，目前已有许多算法被提出。其中，最著名的算法是 Knuth-Morris-Pratt（KMP）算法。KMP 算法是一种高效的字符串匹配算法，可以在 O(n) 的时间复杂度内完成字符串匹配。在多序列最长公共子序列问题中，KMP 算法可以被用于加速子序列比对，从而提高算法的性能。然而，KMP 算法仅适用于较小的序列集合，对于大规模序列集合，其性能并不理想。
通过实验证明，本文提出的算法具有较高的性能。在处理大规模序列集合时，算法能够在
较短的时间内得到正确的结果。此外，算法还具有较好的可扩展性，可以方便地应用于不同规模的序列集合。
总结所述，本文针对多序列最长公共子序列问题进行了研究，并提出了一种有效的解决方法。通过实验证明，该方法具有较高的性能和可扩展性，为多序列比对提供了一种有效的工具。在未来的研究中，我们将进一步优化算法，并探索多序列最长公共子序列问题在更多应用领域中的可能性。
【算法】针对 MS-LCS 问题,目前已经提出了多种算法。其中,最著名的算法是动态规划算法。该算法的基本思想是将多个序列两两比对,求出它们之间的 LCS,然后找出多个 LCS 中的最长序列。该算法的时间复杂度为 O(nm^2),其中 n 是序列的数量,m 是序列的长度。由于该算法的时间复杂度较高,因此在处理大规模序列数据时效率较低。为了解决这个问题,研究人员提出了许多改进算法,如基于贪心策略的算法、基于分治思想的算法、基于动态规划的算法等。这些算法的时间复杂度都比动态规划算法低,但在某些情况下,它们的准确性较低。

最长子序列算法

最长子序列算法最长子序列（Longest Common Subsequence，LCS）算法是一种常见的动态规划算法，用于解决字符串匹配问题。

它的主要目的是找到两个字符串中最长的公共子序列。

在介绍该算法之前，我们需要先了解什么是子序列。

一个字符串的子序列是指从该字符串中删除某些字符而不改变其相对顺序后得到的新字符串。

例如，对于字符串“abcdefg”，“abc”、“ace”、“bdf”都是它的子序列。

那么，最长公共子序列就是指两个字符串中都存在的最长子序列。

例如，对于字符串“abcdefg”和“acdfg”，它们的最长公共子序列为“adf”。

接下来，我们将介绍如何使用动态规划求解最长公共子序列。

1. 状态定义我们可以使用一个二维数组dp[i][j]来表示第一个字符串前i个字符和第二个字符串前j个字符之间的最长公共子序列长度。

其中dp[0][j]和dp[i][0]表示空串与另一个串之间的LCS长度均为0。

2. 状态转移方程当第一个字符串的第i个字符与第二个字符串的第j个字符相同时，则该字符必然属于LCS中，并且LCS长度加一：dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1。

当第一个字符串的第i个字符与第二个字符串的第j个字符不同时，则该字符不能同时属于LCS中，此时需要考虑两种情况：（1）第一个字符串的前i-1个字符与第二个字符串的前j个字符之间的LCS长度大于等于第一个字符串的前i个字符与第二个字符串的前j-1个字符之间的LCS长度，即dp[i][j] = dp[i-1][j]。

（2）第一个字符串的前i-1个字符与第二个字符串的前j个字符之间的LCS长度小于第一个字符串的前i个字符与第二个字符串的前j-1个字符之间的LCS长度，即dp[i][j] = dp[i][j-1]。

综上所述，状态转移方程可以表示为：dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1, if str1[i]==str2[j]dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]), if str1[i]!=str2[j]3. 最终结果最终结果即为dp[m][n]，其中m和n分别为两个字符串的长度。

算法系列之六：最长公共子序列(LCS)问题(连续子序列)的三种解法

算法系列之六：最长公共子序列（LCS）问题（连续子序列）的三种解法最长公共子序列（LCS）问题有两种方式定义子序列，一种是子序列不要求不连续，一种是子序列必须连续。

上一章介绍了用两种算法解决子序列不要求连续的最终公共子序列问题，本章将介绍要求子序列必须是连续的情况下如何用算法解决最长公共子序列问题。

仍以上一章的两个字符串“abcdea”和“aebcda”为例，如果子序列不要求连续，其最长公共子序列为“abcda”，如果子序列要求是连续，则其最长公共子序列应为“bcd”。

在这种情况下，有可能两个字符串出现多个长度相同的公共子串，比如“askdfiryetd”和“trkdffirey”两个字符串就存在两个长度为3的公共子串，分别是“kdf”和“fir”，因此问题的性质发生了变化，需要找出两个字符串所有可能存在公共子串的情况，然后取最长的一个，如果有多个最长的公共子串，只取其中一个即可。

字符串“abcdea”和“aebcda”如果都以最左端的a字符对齐，则能够匹配的最长公共子串就是“a”。

但是如果用第二个字符串的e字符对齐第一个字符串的a 字符，则能够匹配的最长公共子串就是“bcd”。

可见，从两个字符串的不同位置开始对齐匹配，可以得到不同的结果，因此，本文采用的算法就是穷举两个字符串所有可能的对齐方式，对每种对齐方式进行字符的逐个匹配，找出最长的匹配子串。

一、递归方法首先看看递归方法。

递归的方法比较简单，就是比较两个字符串的首字符是否相等，如果相等则将其添加到已知的公共子串结尾，然后对两个字符串去掉首字符后剩下的子串继续递归匹配。

如果两个字符串的首字符不相等，则用三种对齐策略分别计算可能的最长公共子串，然后取最长的一个与当前已知的最长公共子串比较，如果比当前已知的最长公共子串长就用计算出的最长公共子串代替当前已知的最长公共子串。

第一种策略是将第一个字符串的首字符删除，将剩下的子串与第二个字符串继续匹配；第二种策略是将第二个字符串的首字符删除，将剩下的子串与第一个字符串继续匹配；第三种策略是将两个字符串的首字符都删除，然后继续匹配两个字符串剩下的子串。

最长上升子序列算法数学概念

最长上升子序列算法是一种在数学和计算机领域广泛应用的算法，它可以用来解决多种实际问题。

在本文中，我们将详细讨论最长上升子序列算法的数学概念及其应用。

一、最长上升子序列算法的定义最长上升子序列算法是指在一个序列中找到一个最长的子序列，使得这个子序列中的元素呈上升的趋势。

具体来说，对于一个长度为n的序列a[1], a[2], ..., a[n]，最长上升子序列就是一个索引序列i[1],i[2], ..., i[k]，满足：1. 1 ≤ i[1] < i[2] < ... < i[k] ≤ n2. a[i[1]] < a[i[2]] < ... < a[i[k]]其中k为最大可能值。

二、最长上升子序列算法的思想最长上升子序列算法的核心思想是动态规划。

我们可以采用动态规划的方式来求解最长上升子序列问题，具体步骤如下：1. 创建一个数组dp，dp[i]表示以a[i]结尾的最长上升子序列的长度。

2. 初始化dp数组，将所有元素的值都设置为1。

3. 遍历序列中的每一个元素a[i]，对于每一个元素，再次遍历其之前的所有元素a[j]（j < i），如果a[i]大于a[j]，则说明a[i]可以接在a[j]之后形成一个上升子序列，此时更新dp[i]的值为max(dp[i], dp[j] + 1)。

4. dp数组中的最大值即为所求最长上升子序列的长度。

三、最长上升子序列算法的实际应用最长上升子序列算法在实际问题中有多种应用。

以下是几个常见的应用场景：1. 时间序列分析：在金融和经济领域，我们经常需要分析时间序列数据的趋势，而最长上升子序列算法可以用来识别出时间序列中的上升趋势，帮助我们进行趋势分析和预测。

2. 基因序列比对：生物信息学中，我们经常需要比对基因序列，找出它们之间的相似性和差异性。

最长上升子序列算法可以用来找出基因序列中的共同上升子序列，从而进行基因比对和分析。

3. 股票投资策略：在股票投资中，我们需要识别出股票价格的上升趋势，以确定最佳的买入和卖出时机。

最长上升子序列输出序列

最长上升子序列输出序列最长上升子序列（Longest Increasing Subsequence，简称LIS）是指在一个序列中找到一个最长的子序列，使得子序列中的元素按照从小到大的顺序排列。

在计算机科学中，LIS问题是一个经典的算法问题，有着广泛的应用。

假设我们有一个序列A，长度为n。

我们可以使用动态规划的方法来解决LIS问题。

我们定义一个数组dp，其中dp[i]表示以A[i]结尾的最长上升子序列的长度。

初始时，dp[i]都为1，因为每个元素本身都可以作为一个长度为1的上升子序列。

接下来，我们从左到右遍历序列A，对于每个元素A[i]，我们再次从左到右遍历之前的元素A[j]（j < i），如果A[i]大于A[j]，则说明A[i]可以接在A[j]之后形成一个更长的上升子序列。

此时，我们更新dp[i]的值为dp[j]+1，表示以A[i]结尾的最长上升子序列的长度。

最后，我们找到dp数组中的最大值max_length，即为最长上升子序列的长度。

为了输出最长上升子序列本身，我们需要记录每个dp[i]对应的上一个元素的索引prev_index[i]。

具体的实现可以使用一个辅助数组prev_index，初始化为-1，表示没有上一个元素。

接下来，我们从dp数组中找到最大值max_length对应的索引max_index，然后从max_index开始，通过prev_index数组逆向遍历，将每个元素添加到结果数组result中。

最后，我们将result数组逆序输出，即可得到最长上升子序列。

下面是一个具体的例子来说明这个过程：假设我们有一个序列A：[3, 4, 2, 8, 10, 5, 1]。

首先，我们初始化dp数组和prev_index数组：dp：[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]prev_index：[-1, -1, -1, -1, -1, -1, -1]然后，我们从左到右遍历序列A，对于每个元素A[i]，再次从左到右遍历之前的元素A[j]（j < i）：对于A[1] = 4，没有比它小的元素，所以dp[1] = 1。

多个字符串的最长公共子序列 -回复

多个字符串的最长公共子序列-回复什么是最长公共子序列？在计算机科学中，最长公共子序列（Longest Common Subsequence，简称LCS）是指在多个字符串中找到最长的共同子序列的问题。

子序列是指从给定字符串中删除零个或多个字符得到的结果，但字符的相对顺序仍保持一致。

LCS问题是一个经典的计算机科学问题，具有广泛的应用。

为什么需要寻找最长公共子序列？寻找最长公共子序列在很多领域都有重要的应用。

比如，在自然语言处理领域中，可以通过寻找两个文本字符串的最长公共子序列来找到两个文本之间的相似性。

在基因组学中，比对两个DNA序列的最长公共子序列可以帮助研究人员发现遗传信息的相似性。

在代码比对中，也可以通过寻找两个代码文件的最长公共子序列来检测代码的相似性等等。

如何求解多个字符串的最长公共子序列问题？解决多个字符串的最长公共子序列问题可以采用动态规划算法。

具体步骤如下：1. 创建一个二维数组dp[m+1][n+1]，其中m和n分别表示第一个字符串和第二个字符串的长度。

数组dp的大小为(m+1)×(n+1)是因为需要包含空字符串的情况。

2. 初始化第一行和第一列为0。

这是因为第一行和第一列表示某个字符串和空字符串之间的最长公共子序列，显然长度为0。

3. 从第二行和第二列开始，依次遍历两个字符串的每个字符。

4. 如果第一个字符串的第i个字符和第二个字符串的第j个字符相等，则dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1。

这意味着当前的最长公共子序列长度是前一个字符的最长公共子序列长度加1。

5. 如果第一个字符串的第i个字符和第二个字符串的第j个字符不相等，则dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])。

即当前的最长公共子序列长度是到前一个字符为止的最长公共子序列长度与到前一个字符为止的最长公共子序列长度之间的较大值。

6. 最后，dp[m][n]即为多个字符串的最长公共子序列的长度。

LCIS——精选推荐

LCIS⼀. 知识简介1. 学习 LCIS 的预备知识：动态规划基本思想, LCS, LIS2. 经典问题：给出有 n 个元素的数组 a[] , m 个元素的数组 b[] ,求出它们的最长上升公共⼦序列的长度.3. 例如:a[] data:51 42 5 -12b[] data:4-12 1 2 4LCIS is 2LCIS 所含元素为 1 4⼆.LCIS问题分析1. 确定状态可以定义 dp[i][j] 表⽰以 a 数组的前 i 个整数与 b 数组的前 j 个整数且以 b[j] 为结尾构成的公共⼦序列的长度。

对于解决DP问题,第⼀步定义状态是很重要的! 需要注意，以 b[j] 结尾构成的公共⼦序列的长度不⼀定是最长公共⼦序列的长度！2. 确定状态转移⽅程当 a[i] == b[j] 时,我们只需要在前⾯找到⼀个能将 b[j] 接到后⾯的最长的公共⼦序列.之前最长的公共⼦序列在哪呢？⾸先我们要去找的 dp[][] 的第⼀维必然是 i - 1 ,因为 i 已经拿去和 b[j] 配对去了，不能⽤了。

并且也不能是 i - 2 ，因为 i - 1 必然⽐ i - 2 更优。

第⼆维呢？那就需要枚举 b[1]...b[j-1] 了，因为你不知道这⾥⾯哪个最长且哪个⼩于 b[j] 。

这⾥还有⼀个问题，可不可能不配对呢？也就是在 a[i] == b[j] 的情况下，需不需要考虑 dp[i][j] == dp[i-1][j] 的决策呢？答案是不需要。

因为如果 b[j] 不和 a[i] 配对，那就是和之前的 a[1]...a[j-1] 配对（假设 dp[i-1][j]>0 ，等于0不考虑），这样必然没有和 a[i] 配对优越。

（为什么必然呢？因为 b[j] 和 a[i] 配对之后的转移是 max(dp[i-1][k])+1 ，⽽和之前的 i1 配对则是max(dp[i1-1][k])+1 。

当 a[i] != b[j] 时, 因为 dp[i][j] 是以 b[j] 为结尾的LCIS，如果 dp[i][j] > 0 那么就说明 a[1]..a[i] 中必然有⼀个整数 a[k] 等于 b[j] ,因为a[k] != a[i] ，那么 a[i] 对 dp[i][j] 没有贡献，于是我们不考虑它照样能得出 dp[i][j] 的最优值。

最长递增子序列问题---动态规划

最长递增⼦序列问题---动态规划最长递增⼦序列问题是⼀个很基本、较常见的⼩问题，但这个问题的求解⽅法却并不那么显⽽易见，需要较深⼊的思考和较好的算法素养才能得出良好的算法。

由于这个问题能运⽤学过的基本的算法分析和设计的⽅法与思想，能够锻炼设计较复杂算法的思维，我对这个问题进⾏了较深⼊的分析思考，得出了⼏种复杂度不同算法，并给出了分析和证明。

⼀，最长递增⼦序列问题的描述设L=<a1,a2,…,a n>是n个不同的实数的序列，L的递增⼦序列是这样⼀个⼦序列Lin=<a K1,a k2,…,a km>，其中k1<k2<…<k m且a K1<a k2<…<a km。

求最⼤的m值。

⼆，第⼀种算法：转化为LCS问题求解设序列X=<b1,b2,…,b n>是对序列L=<a1,a2,…,a n>按递增排好序的序列。

那么显然X与L的最长公共⼦序列即为L的最长递增⼦序列。

这样就把求最长递增⼦序列的问题转化为求最长公共⼦序列问题LCS了。

最长公共⼦序列问题⽤动态规划的算法可解。

设Li=< a1,a2,…,a i>,Xj=< b1,b2,…,b j>，它们分别为L和X的⼦序列。

令C[i,j]为Li与Xj的最长公共⼦序列的长度。

则有如下的递推⽅程：这可以⽤时间复杂度为O(n2)的算法求解，由于这个算法上课时讲过，所以具体代码在此略去。

求最长递增⼦序列的算法时间复杂度由排序所⽤的O(nlogn)的时间加上求LCS的O(n2)的时间，算法的最坏时间复杂度为O(nlogn)＋O(n2)＝O(n2)。

三，第⼆种算法：动态规划法设f(i)表⽰L中以a i为末元素的最长递增⼦序列的长度。

则有如下的递推⽅程：这个递推⽅程的意思是，在求以a i为末元素的最长递增⼦序列时，找到所有序号在L前⾯且⼩于a i的元素a j，即j<i且a j<a i。