最长公共子序列问题实验报告(最长公共子序列)
大家好,我是小夏,我来为大家解答以上问题。最长公共子序列问题实验报告,最长公共子序列很多人还不知道,现在让我们一起来看看吧!
1、这里要说的这个算法利用了nlogn的最长上升子序列(LIS)的技巧:用f[k]表示长度为k的上升子序列最后一个数最小是多少。
2、 在最长公共上升子序列中,令f[i,j][k]表示A串前i个数字,B串前j个数字,长度为k的公共上升子序列中,最后一个数最小是多少。
3、 当A[i]=B[j]时,像nlogn的最长上升子序列一样把A[i]插入到f[i-1,j]中,这需要线性的时间扫一遍f[i,j];
4、 当A[i]<>B[j]时,我们需要合并f[i-1,j]和f[i,j-1],使得对于每个k满足f[i,j][k]:=min{ f[i-1,j][k],f[i,j-1][k] }。这需要线性的时间扫一边f[i-1,j]和f[i,j-1]并取k相同时的较小值。
5、 最后输出f[n,m]的长度(使f[n,m][k]有意义的最大的k)。
6、 这样的复杂度是三方的,我们需要优化。
7、 考虑A[i]=B[j]的情况。当i固定时,随着j的增加,插入的位置一定也在后移,因为同样是插入的A[i],但j的增加(B串长度的增加)使得f [i,j]更优,因此可以更新的值就更靠后。于是,对于每个i,我们可以按照k的顺序扫描f[i-1,j][k] 并在A[i]可以插入f[i-1][j]的k位置时增加j,从而预处理所有A[i]=B[j]时A[i]应该插入的位置。
8、 再考虑A[i]<>B[j]的情况。从定义看,f[i-1,j-1]和f[i-1,j]只有一个地方不一样,因为多一个数最多只能造成一个k 的值变小;同样地,f[i-1,j-1]和f[i,j-1]也只有一个地方不一样。因此,f[i-1,j]和f[i,j-1]最多只有两个k所对应的值不相同,且当有两个不同的值时,总是f[i-1,j]中的某个值较小,f[i,j-1]中的某个值较小。这给我们优化的余地。在每次处理完f[i,j]时,我们可以记录一个值x[i,j]表示f[i,j][k]与f[i-1,j][k]中值不一样的k是多少,在A[i]=B[j]时直接赋值为插入的位置,在 A[i]<>B[j]时待后文说明。以后合并时,先让f[i,j]:=f[i-1,j](由于此时的f[i-1,j]已经没有别的用处了,因此可以用滚动数组记录,直接令f[i-1,j]是f[i,j],避免实际的赋值操作),然后将新的f[i,j]中的,使f[i,j-1][k]比f[i- 1, j][k]小的k所对应值更新。这个k是多少呢?显然应该是x[i,j-1]。这样的操作同时可以确定x[i,j]=x[i,j-1]。
9、 这样,复杂度就达到了平方。
10、 附参考的资料(原来从这篇论文里学到的,不知道有没有此类的中文资料,估计没有才在这里写了一个,感兴趣的话可以下载附件仔细研究)
11、引自M67的博客: http://www.matrix67.com/blog/?s=LCIS
本文到此讲解完毕了,希望对大家有帮助。
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