内容简介: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。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。
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。
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。
若这两个字符串没有公共子序列,则返回 0。
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 <= 1000
1 <= text2.length <= 1000
输入的字符串只含有小写英文字符。
class Solution: def longestCommonSubsequence(self, text1: str, text2: str) -> int: m, n = len(text1), len(text2) # 构建 DP table 和 base case dp = [[0]*(n+1) for _ in range(m+1)] # m行n列 for i in range(1, m + 1): #行 for j in range(1, n + 1): #列 if text1[i-1] == text2[j-1]: # 找到第一个lcs dp[i][j] = 1 + dp[i-1][j-1] else: dp[i][j] = max(dp[i][j-1], dp[i-1][j]) return dp[-1][-1]
class Solution: def longestCommonSubsequence(self, text1: str, text2: str) -> int: def dp(i, j): # 空串的 base case if i == -1 or j == -1: return 0 # 找到一个lcs,继续往前找 if text1[i] == text2[j]: return dp(i - 1, j - 1) + 1 else: # 谁能让lcs最长就听谁的 return max(dp(i, j-1), dp(i-1, j)) # i 和 j 初始化为最后一个索引 return dp(len(text1)-1, len(text2)-1)
class Solution: def longestCommonSubsequence(self, text1: str, text2: str) -> int: m, n = len(text1), len(text2) dp = [[0 for k in range(n+1)] for l in range(m+1)] for i in range (m+1): for j in range(n+1): if i == 0 or j == 0: dp[i][j] == 0 elif text1[i-1] == text2[j-1]: dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1 else: dp[i][j] = max(dp[i][j-1], dp[i-1][j]) return dp[-1][-1]
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