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。
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 };
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