之前看到这种问题的时候,以为这种问题仍是挺无聊的,虽然作出来后本身会听激动的,但不少时候不知道这有什么用。今天看到《算法导论》那里提到这个用来搞两条 DNA 的比较,顿时就以为这种问题仍是挺有意思。c++
问题是这样的,有一个 DNA s1 是 "ACCGG" ,另外一条 DNA s2 是 "GTCGT",求最大的公共子序列,能够不连续的。算法
。。。ui
先思考一下。spa
首先,想到的解决方法通常都是暴力破解的。先求出全部 s1 的全部子序列,再求出 s2 的全部子序列。而后经过对比最后得到最长的公共子序列。code
固然这时间复杂度也是挺感人的,假如 s1 的长度是 m,s2 的长度是 n。用相似 2 进制能够表示全部数的思想,可知求出 s1 的全部子序列的复杂读是 O(2^m),可求出 s2 的全部子序列的复杂度是 O(2^n),而遍历对比的复杂度是 O(2^m*n)cdn
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这复杂度太难以接受了。。。递归
若是是树形递归的思想呢?字符串
树形递归的思想是这样的,假如 s1[0:i-1] 与 s2[0:j-1] 之间有一条最长的公共子序列 seq 若是 s1[i] == s2[j] ,那么最长公共子序列就是 seq + s1[i] 若是不相等,最长公共子序列就是 LCS(s1[0:i],s2[0:j-1]) 或者是 LSC(s1[0:i-1], s2[0:j]) 中取最长。 那么是何时结束呢?应该是 i < 0 或者 j < 0 吧。string
因此若是用递归很容易写出这样的代码
string lcs(string s1, string s2, int i, int j) {
if (i < 0 || j < 0)
return "";
else if (s1[i] == s2[j])
return lcs(s1, s2, i - 1, j - 1) + s1[i];
else {
string p1 = lcs(s1, s2, i - 1, j);
string p2 = lcs(s1, s2, i, j - 1);
if (p1.length() > p2.length()) {
return p1;
}
return p2;
}
}
string lcs(string s1, string s2) {
return lcs(s1, s2, s1.length() - 1, s2.length() - 1);
}
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这固然是一如既往的有重复计算的问题的。若是用动态规划的思想。大概会是这样。
就比较容易写出这样的代码。
int lcs2(string s1, string s2) {
int m = s1.length();
int n = s2.length();
vector<vector<int>> c(m + 1, vector<int>(n + 1));
for (int i = 0; i < m + 1; i++) {
for (int j = 0; j < n + 1; j++) {
if (i == 0 || j == 0)
c[i][j] = 0;
//算法导论字符串是从1开始的,因此这里要减一
//也方便后续的操做
else if (s1[i - 1] == s2[j - 1])
c[i][j] = c[i - 1][j - 1] + 1 ;
else
c[i][j] = max(c[i - 1][j], c[i][j - 1]);
}
}
return c[m][n];
}
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可是这样的操做只能说求出了最长公共子序列的长度。并无将序列求出来了。 求出序列简单,按照原来的思路再遍历一次就能够了
string res = "";
int i = m;
int j = n;
while (i > 0 && j > 0) {
if (s1[i - 1] == s2[j - 1]) {
res = s1[i - 1] + res;
j--;
i--;
} else if(c[i-1][j] > s2[i][j-1]){
i--;
}else {
j--;
}
}
return res;
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若是 s1[i-1] == s2[j-1] 就说明最长自序列的一个元素,就 i++,j++ ,向右下角走。 不然对比右边和下边哪边打就走哪边。
string res = "";
int i = 1;
int j = 1;
while (i < m && j < n) {
if (s1[i - 1] == s2[j - 1]) {
res = res + s1[i - 1];
j++;
i++;
} else if (c[i + 1][j] >= c[i][j + 1]) {
i++;
} else {
j++;
}
}
return res;
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