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  • 动态规划之最长公共子序列(LCS)

    转自:http://segmentfault.com/blog/exploring/

    LCS

    问题描述

    定义: 一个数列 S,如果分别是两个或多个已知数列的子序列,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。 例如:输入两个字符串 BDCABA 和 ABCBDAB,字符串 BCBA 和 BDAB 都是是它们的最长公共子序列,则输出它们的长度 4,并打印任意一个子序列. (Note: 不要求连续)

    判断字符串相似度的方法之一 - LCS 最长公共子序列越长,越相似。

    July 10分钟讲LCS视频:http://www.julyedu.com/video/play/id/9

    复杂度

    对于一般性的 LCS 问题(即任意数量的序列)是属于 NP-hard。但当序列的数量确定时,问题可以使用动态规划(Dynamic Programming)在多项式时间解决。可达时间复杂度:O(m*n)

    暴力方法

    动态规划方法

    最优子结构性质: 设序列  X=<x1, x2, …, xm> 和  Y=<y1, y2, …, yn> 的一个最长公共子序列  Z=<z1, z2, …, zk>,则:

    1. 若  xm = yn,则 zk = xm = ynZk-1Xm-1 和  Yn-1 的最长公共子序列;

        2. 若   xm ≠ yn, 要么ZXm-1Y 的最长公共子序列,要么 ZXYn-1 的最长公共子序列。 2.1 若  xm ≠ yn 且  zk≠xm ,则  ZXm-1Y 的最长公共子序列; 2.2 若 xm ≠ yn 且 zk ≠yn ,则 ZXYn-1 的最长公共子序列。 综合一下2 就是求二者的大者

    递归结构:

    递归结构容易看到最长公共子序列问题具有子问题重叠性质。例如,在计算 XY 的最长公共子序列时,可能要计算出 XYn-1Xm-1Y 的最长公共子序列。而这两个子问题都包含一个公共子问题,即计算 Xm-1Yn-1 的最长公共子序列。

    递归结构容易看到最长公共子序列问题具有子问题重叠性质。例如,在计算 XY 的最长公共子序列时,可能要计算出 XYn-1Xm-1Y 的最长公共子序列。而这两个子问题都包含一个公共子问题,即计算Xm-1Yn-1 的最长公共子序列。

    计算最优值: 子问题空间中,总共只有O(m*n) 个不同的子问题,因此,用动态规划算法自底向上地计算最优值能提高算法的效率。

    长度表C 和 方向变量B:

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