1143. 最长公共子序列(动态规划)

1143. 最长公共子序列

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。如果不存在 公共子序列 ,返回 0 。

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。

 

示例 1:

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:

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:

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 。

 

提示:

  • 1 <= text1.length, text2.length <= 1000
  • text1 和 text2 仅由小写英文字符组成。
复制代码
 1 class Solution {
 2 public:
 3     int longestCommonSubsequence(string text1, string text2) {
 4         int row = text1.size();
 5         int col = text2.size();
 6         vector<vector<int>> dp(row + 1, vector<int>(col + 1, 0)); // dp[i,j]表示text1前i个与text2前j个最长公共子序列长度
 7         for (int i = 1; i <= row; i++) {
 8             for (int j = 1; j <= col; j++) {
 9                 if (text1[i - 1] == text2[j - 1]) {
10                     dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
11                 } else {
12                     dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]);
13                 }
14             }
15         }
16         return dp[row][col];
17     }
18 };
复制代码

 

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