Description
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。
Intro
Ref Link:
https://leetcode.cn/problems/longest-common-subsequence/
Difficulty:Medium
Tag:Array、Dynamic Programming
Updated Date:2023-07-16
Test Cases
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。
思路
- 动态规划
Code AC
class Solution {
public int longestCommonSubsequence(String text1, String text2) {
int m = text1.length();
int n = text2.length();
// define dp[i][j] max common subsequence length when compare text1 0 ~ i-1 with text2 0 ~ j-1
// 定义 dp[i][j]表示字符串text1的[1,i]区间和字符串text2的[1,j]区间的最长公共子序列长度(下标从1开始)。
int[][] dp = new int[m + 1][n + 1];
for (int i = 1; i <= m; i++) {
for (int j = 1; j <= n; j++) {
if (text1.charAt(i - 1) == text2.charAt(j - 1)) {
dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1;
} else {
dp[i][j] = Math.max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]);
}
}
}
return dp[m][n];
}
}
Accepted
47/47 cases passed (20 ms)
Your runtime beats 53.99 % of java submissions
Your memory usage beats 33.87 % of java submissions (47.6 MB)
复杂度分析
- 时间复杂度:O(mn)
- 空间复杂度:O(mn)
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