Longest Common Subsequence (LCS)
最长公共子序列（LCS）是经典的DP问题，求序列a[1...n]， b[1..m]的LCS。
状态是DP[i][j]，表示a[1..i]，b[1..j]的LCS。
DP转移方程是
DP[i][j]=
DP[i-1][j-1]+1, a[i] == b[j]
max{ DP[i][j-1], DP[i-1][j] }, a[i] != b[i]
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时间复杂度O(N^2)，空间复杂度0（N^2)。
使用滚动数组，可将空间复杂度降到 0(N)。
观察DP转移方程可看出，即使用滚动数组，也需要两个即DP[2][N]，一个DP[N]行不通。
因为若只用一维数组DP[N]来保存状态，第一个式子要求从右向左更新，第二个式子要求从左向右更新。
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以上关于用滚动数组降低空间复杂度的论述有误
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实际上只用一维数组DP[N]也可以。严格地说，上面的论述并没有错，若严格按照
DP[i][j]=
DP[i-1][j-1]+1, a[i] == b[j]
max{ DP[i][j-1], DP[i-1][j] }, a[i] != b[i]
来转移，一个DP[N]确实不够，但我们深入分析下一开始的论据--"第一个式子要求从右向左更新",
如果第一式也从左向右更新，那么在需要DP[i-1][j-1]时，它已被DP[i][j-1]覆盖。
自然地，我们考虑把DP[i-1][j-1]单独存起来，问题就解决了。
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还有一种思路，我们略微变通一下，将第一个转移方程改为
DP[i][j] = max{ DP[i-1][k] : k < j } +1
这样只要在从左到右更新时维护一个max{ DP[i-1][k] : k < j }。
而DP[i-1][k] >= DP[i-1][k-1] (k >=1)，所以实际上只要在计算DP[i][j]之前，把DP[i-1][j]存起来以备查询。
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伪代码
FOR i ：= 0 to n
dp[i] ：= 0
END FOR
FOR i := 1 to n
tmp := dp[0]
FOR j := 1 to m
IF a[i] = b[j]
IF tmp = dp[j]
dp[j] := tmp + 1
ELSE
tmp ：= dp[j]
END IF
ELSE
tmp ：= dp[j]
dp[j] ：= max{dp[j], dp[j-1]}
END IF
END FOR
END FOR
