算法练习——最长公共子序列的问题(LCS)

问题描述：

对于两个序列X和Y的公共子序列中，长度最长的那个，定义为X和Y的最长公共子序列。X  Y   各自字符串有顺序，但是不一定需要相邻。

最长公共子串(Longest Common Substring )：顺序相同，并且各个字符的位置也必须相邻。

最长公共子序列(Longest Common Subsequence，LCS )：顺序形同，各个字符的位置不一定相邻。

比如：

字符串 13455 与 245576 的最长公共子序列为455
字符串 acdfg 与 adfc 的最长公共子序列为adf      adf在acdfg中的顺序相同，但是不相邻。

 

1：暴力求解

即对X的每一个子序列，检查它是否也是Y的子序列，从而确定它是否为X和Y的公共子序列，并且在检查过程中选出最长的公共子序列。X和Y的所有子序列都检查过后即可求出X和Y的最长公共子序列。X的一个子序列相应于下标序列{1, 2, …, m}的一个子序列，因此，X共有2m个不同子序列（Y亦如此，如为2^n，每个元素都有取或者不取的情况），从而穷举搜索法需要指数时间（2^m * 2^n）。

2：动态规划 

先定义一些内容：定义两个字符串X,Y

Xi=<x1,x2.....xi>  表示字符串的 i 前缀

Yj = <y1,y2....yj> 表示字符串y的j前缀

用LCS(Xi,Yj) 表示字符串X，Y的最长公共子序列

如果：

• Xm = Yn（如果字符串X的第m位置上的字符等于字符串Y的第n个位置上的字符(下面类似，不再表述)）

则LCS(Xm,Yn) = LCS(Xm-1,Yn-1)+Xm

• Xm != Yn

则LCS(Xm,Yn) = LCS(Xm-1,Yn)   或者LCS(Xm,Yn)=LCS(Xm,Yn-1)

但是为了追求最大的公共子串则可以这么定义：LCS(Xm,Yn) = max { LCS ( Xm-1 , Yn ) , LCS( Xm , Yn-1 ) }

所以综上两种情况，我们可以得出如下的推导公式：

最后的最长公共子序列 ，为了将问题变成数学问题，可以这么定义上面的过程。

• 利用一个二维数组表示每一部分LCS的长度  c[m][n]
• 用c[i][j] 记录字符串Xi和Yj的最长公共子序列长度。

因此可以得到下面的推论：

为了方便表示，我们可以将字符的从1开始。

下面是一个实例图

对于 X = ABCBDAB

        Y = BDCABA 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

下面是具体的代码演示：

import java.util.Stack;

/**
 * 题目：最长公共子序列。(longest common subsequence)
 * 比如字符串a = acdfg  b =adfc  则其lcs 为 adf 。
 * 思路：可以利用动态规划的思想。
 * 
 * @author Xia
 *
 */
public class StringLCS {
    public String lsc(String s1,String s2){
        int len1 = s1.length();
        int len2 = s2.length();
        //用一个二维数组表示，这里面为了方便表示将数组行、列都扩大一个(想一想原因，可以结合上面的模式图思考)
        int[][] c = new int[len1 + 1][len2 + 1];
        //为了配合上面的增加一列，字符串中也应该增加一个字符
        s1 = ","+s1;
        s2 = "?"+s2;
        
        //c中的第一行第一列都赋值为0
        int i,j;
        for (i = 0; i <= len1; i++) {
            c[i][0] = 0;
        }
        
        for (j = 0; j <= len2; j++) {
            c[0][j] = 0;
        }
        //这里面开始遍历的时候必须从1开始
        for ( i = 1; i <= len1; i++) {
            for ( j = 1; j <= len2; j++) {
                if (s1.charAt(i) == s2.charAt(j)) {
                    c[i][j] = c[i-1][j-1]+ 1;
                }else {
                    c[i][j] = Math.max(c[i-1][j], c[i][j-1]);
                }
            }
        }
        //--------------两层for循环结束后即可得到最长公共子序列的长度
        
        //--------------开始求解最长公共子序列------------------
        //从求好的二维数组末端开始向前寻找,那么为了最后能够最长的输出子序列，需要定义一个stack
        i = len1;
        j = len2;
        Stack<Character> s = new Stack<Character>();
        while (i != 0 && j != 0) {
            if (s1.charAt(i) == s2.charAt(j)) {
                s.push(s1.charAt(i));
                i--;
                j--;
            }else {
                if (c[i][j-1] > c[i-1][j]) {
                    j--;
                }else {
                    i--;
                }
            }
        }
        //-------------到这一步，已经求好了最长公共子序列并且存储在stack中
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        while (!s.isEmpty()) {
            sb.append(s.pop());
        }
        return sb.toString();
    }

}

 

测试类：

public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        StringLCS lcs = new StringLCS();
        String s1 = "acdfg";
        String s2 = "adcf";
        String result = lcs.lsc(s1, s2);
        System.out.println(result);　　　　//acf
    }
}

 

 总结：根据最后的结论，多运行几次我们可以看到，其实最长公共子序列是可以有多种情况的。

 还会继续更新关于其他的字符串的操作算法演示。