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文档简介
1、动态规划法经常会遇到复杂问题不能简单地分解成几个子问题,而会分解出一系列的子问题。简单地采用把大问题分解成子问题,并综合子问题的解导出大问题的解的方法,问题求解耗时会按问题规模呈幂级数增加。为了节约重复求相同子问题的时间,引入一个数组,不管它们是否对最终解有用,把所有子问题的解存于该数组中,这就是动态规划法所采用的基本方法。【问题】 求两字符序列的最长公共字符子序列问题描述:字符序列的子序列是指从给定字符序列中随意地(不一定连续)去掉若干个字符(可能一个也不去掉)后所形成的字符序列。令给定的字符序列X=“x0,x1,xm-1”,序列Y=“y0,y1,yk-1”是X的子序列,存在X的一
2、个严格递增下标序列<i0,i1,ik-1>,使得对所有的j=0,1,k-1,有xij=yj。例如,X=“ABCBDAB”,Y=“BCDB”是X的一个子序列。考虑最长公共子序列问题如何分解成子问题,设A=“a0,a1,am-1”,B=“b0,b1,bm-1”,并Z=“z0,z1,zk-1”为它们的最长公共子序列。不难证明有以下性质:(1) 如果am-1=bn-1,则zk-1=am-1=bn-1,且“z0,z1,zk-2”是“a0,a1,am-2”和“b0,b1,bn-2”的一个最长公共子序列;(2) 如果am-1!=bn-1,则若zk-1!=am-1,蕴涵“z0,
3、z1,zk-1”是“a0,a1,am-2”和“b0,b1,bn-1”的一个最长公共子序列;(3) 如果am-1!=bn-1,则若zk-1!=bn-1,蕴涵“z0,z1,zk-1”是“a0,a1,am-1”和“b0,b1,bn-2”的一个最长公共子序列。这样,在找A和B的公共子序列时,如有am-1=bn-1,则进一步解决一个子问题,找“a0,a1,am-2”和“b0,b1,bm-2”的一个最长公共子序列;如果am-1!=bn-1,则要解决两个子问题,找出“a0,a1,am-2”和“b0,b1,bn-1”的一个最长公共子序列和找出“a0,a1,am-1”和“b0,b1,bn-2”的一个最
4、长公共子序列,再取两者中较长者作为A和B的最长公共子序列。 求解:引进一个二维数组c,用cij记录Xi与Yj 的LCS 的长度,bij记录cij是通过哪一个子问题的值求得的,以决定搜索的方向。我们是自底向上进行递推计算,那么在计算ci,j之前,ci-1j-1,ci-1j与cij-1均已计算出来。此时我们根据Xi = Yj还是Xi != Yj,就可以计算出cij。问题的递归式写成:回溯输出最长公共子序列过程: 算法分析:由于每次调用至少向上或向左(或向上向左同时)移动一步,故最多调用(m + n)次就会遇到i = 0或j = 0的情况,此时开始返回。返回时与递归调
5、用时方向相反,步数相同,故算法时间复杂度为(m + n)。 代码: #include <stdio.h>#include <string.h>#define MAXLEN 100void LCSLength(char *x, char *y, int m, int n, int cMAXLEN, int bMAXLEN) int
6、0;i, j; for(i = 0; i <= m; i+) ci0 = 0; for(j = 1; j <= n; j+)
7、0; c0j = 0; for(i = 1; i<= m; i+) for(j = 1; j <= n; j+)
8、160; if(xi-1 = yj-1) cij = ci-1j-1 + 1;
9、; bij = 0; else if(ci-1j >= cij-1)
10、 cij = ci-1j; bij = 1;
11、160; else cij&
12、#160;= cij-1; bij = -1; void PrintLCS(int&
13、#160;bMAXLEN, char *x, int i, int j) if(i = 0 | j = 0) return; if(bij = 0)
14、60; PrintLCS(b, x, i-1, j-1); printf("%c ", xi-1); else if(bij = 1) PrintLCS(b, x, i-1, j
15、); else PrintLCS(b, x, i, j-1);int main(int argc, char *argv) char xMAXLEN = "ABCBDAB" char yMAXLEN = "BDCABA" int bMAXLENMAXLEN; int cMAXLENMAXLEN; int m, n; m = strlen(x); n
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