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Java算法之最長公共子序列問題(LCS)實例分析

發布時間:2020-08-21 03:18:30 來源:腳本之家 閱讀:225 作者:萌神哆啦A夢 欄目:編程語言

本文實例講述了Java算法之最長公共子序列問題(LCS)。分享給大家供大家參考,具體如下:

問題描述:一個給定序列的子序列是在該序列中刪去若干元素后得到的序列。確切地說,若給定序列X= { x1, x2,…, xm},則另一序列Z= {z1, z2,…, zk}是X的子序列是指存在一個嚴格遞增的下標序列 {i1, i2,…, ik},使得對于所有j=1,2,…,k有 Xij=Zj。例如,序列Z={B,C,D,B}是序列X={A,B,C,B,D,A,B}的子序列,相應的遞增下標序列為{2,3,5,7}。給定兩個序列X和Y,當另一序列Z既是X的子序列又是Y的子序列時,稱Z是序列X和Y的公共子序列。例如,若X= { A, B, C, B, D, A, B}和Y= {B, D, C, A, B, A},則序列{B,C,A}是X和Y的一個公共子序列,序列{B,C,B,A}也是X和Y的一個公共子序列。而且,后者是X和Y的一個最長公共子序列,因為X和Y沒有長度大于4的公共子序列。給定兩個序列X= {x1, x2, …, xm}和Y= {y1, y2, … , yn},要求找出X和Y的一個最長公共子序列。

問題解析:設X= { A, B, C, B, D, A, B},Y= {B, D, C, A, B, A}。求X,Y的最長公共子序列最容易想到的方法是窮舉法。對X的多有子序列,檢查它是否也是Y的子序列,從而確定它是否為X和Y的公共子序列。由集合的性質知,元素為m的集合共有2^m個不同子序列,因此,窮舉法需要指數級別的運算時間。進一步分解問題特性,最長公共子序列問題實際上具有最優子結構性質。

設序列X={x1,x2,……xm}和Y={y1,y2,……yn}的最長公共子序列為Z={z1,z2,……zk}。則有:

(1)若xm=yn,則zk=xm=yn,且zk-1是Xm-1和Yn-1的最長公共子序列。
(2)若xm!=yn且zk!=xm,則Z是Xm-1和Y的最長公共子序列。
(3)若xm!=yn且zk!=yn,則Z是XYn-1的最長公共子序列。
其中,Xm-1={x1,x2……xm-1}Yn-1={y1,y2……yn-1},Zk-1={z1,z2……zk-1}

遞推關系:用c[i][j]記錄序列Xi和Yj的最長公共子序列的長度。其中,Xi={x1,x2……xi}Yj={y1,y2……yj}。當i=0或j=0時,空序列是xi和yj的最長公共子序列。此時,c[i][j]=0;當i,j>0,xi=yj時,c[i][j]=c[i-1][j-1]+1;當i,j>0,xi!=yj時,
c[i][j]=max{c[i][j-1],c[i-1][j]},由此建立遞推關系如下:

Java算法之最長公共子序列問題(LCS)實例分析

構造最優解:由以上分析可知,要找出X={x1,x2,……xm}和Y={y1,y2,……yn}的最長公共子序列,可以按一下方式遞歸進行:當xm=yn時,找出xm-1和yn-1的最長公共子序列,然后在尾部加上xm(=yn)即可得X和Y的最長公共子序列。當Xm!=Yn時,必須解兩個子問題,即找出Xm-1和Y的一個最長公共子序列及X和Yn-1的一個最長公共子序列。這兩個公共子序列中較長者為X和Y的最長公共子序列。設數組b[i][j]記錄c[i][j]的值由哪一個子問題的解得到的,從b[m][n]開始,依其值在數組b中搜索,當b[i][j]=1時,表示Xi和Yj的最長公共子序列是由Xi-1和Yj-1的最長公共子序列在尾部加上xi所得到的子序列。當b[i][j]=2時,表示Xi和Yj的最長公共子序列與Xi-1和Yj-1的最長公共子序列相同。當b[i][j]=3時,表示Xi和Yj的最長公共子序列與Xi和Yj-1的最長公共子序列相同。

代碼如下:

package LCS;
public class LCS {
  public static int[][] LCSLength ( String[] x, String[] y) {
    int m = x.length;
    int n = y.length;
    int[][] b = new int[x.length][y.length];
    int[][] c = new int[x.length][y.length];
    for(int i = 1; i < m; i++) {
      c[i][0] = 0;
    }
    for(int i = 1; i < n; i++) {
      c[0][i] = 0;
    }
    for(int i = 1; i < m; i++) {
      for(int j = 1; j < n; j++) {
        if(x[i] == y[j]) {
          c[i][j] = c[i-1][j-1] + 1;
          b[i][j] = 1;
        }
        else if(c[i-1][j] >= c[i][j-1]) {
          c[i][j] = c[i-1][j];
          b[i][j] = 2;
        }
        else {
          c[i][j] = c[i][j-1];
          b[i][j]=3;
        }
      }
    }
    return b;
  }
  public static void LCS(int[][] b, String[] x, int i, int j) {
    if(i == 0|| j == 0) return;
    if(b[i][j] == 1) {
      LCS(b,x,i - 1, j - 1);
      System.out.print(x[i] + " ");
    }
    else if(b[i][j] == 2) {
      LCS(b,x,i - 1, j);
    }
    else LCS(b,x,i, j-1);
  }
  public static void main(String args[]) {
    System.out.println("億速云測試結果:");
    String[] x = {" ","A", "B", "C", "B", "D", "A", "B"};
    String[] y = {" ","B", "D", "C", "A", "B", "A"};
    int[][] b = LCSLength(x, y);
    System.out.println("X和y的最長公共子序列是:");
    LCS(b, x, x.length - 1, y.length - 1);
  }
}

運行結果:

Java算法之最長公共子序列問題(LCS)實例分析

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希望本文所述對大家java程序設計有所幫助。

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