文章目錄

• 題目描述
• 思路 & 代碼
• • • 二刷
    • 三刷

題目描述

• 算是很高頻的面試題了，而且題號還挺后的
  

思路 & 代碼

• 注意：dp[i]][j] 和 charAt(i) 有1的下標差（dp初始化邊界）
• 核心思想：當前值可構成新的最大子串就左上角值 + 1，否則取左邊與上邊的最大值。
• tips：眾所周知 Java 字符串換 charArray 效率會提高

class Solution {public int longestCommonSubsequence(String text1, String text2) {// 二維數組-動態規劃的經典題int m = text1.length();int n = text2.length();// dp[i][j]：[0, i - 1] 和 [0, j - 1] 的子字符串的最大公共子序列值int[][] dp = new int[m + 1][n + 1];// 邊界自動初始化為0for(int i = 1; i <= m; i++){for(int j = 1; j <= n; j++){// 當前相等的情況，取左上角的值 + 1if(text1.charAt(i - 1) == text2.charAt(j - 1)){dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;}// 否則：取上方 & 左方的最大值else{dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]);}}}return dp[m][n];} }

二刷

• 只能說經典就是經典

class Solution {public int longestCommonSubsequence(String text1, String text2) {int m = text1.length();int n = text2.length();int[][] dp = new int[m + 1][n + 1];for(int i = 0; i < m; i++) {for(int j = 0; j < n; j++) {if(text1.charAt(i) == text2.charAt(j)) {dp[i + 1][j + 1] = dp[i][j] + 1;}else {dp[i + 1][j + 1] = Math.max(dp[i + 1][j], dp[i][j + 1]);}}}return dp[m][n];} }

三刷

• 最近喜歡寫短點，6行解決～

class Solution {public int longestCommonSubsequence(String text1, String text2) {int[][] dp = new int[text1.length() + 1][text2.length() + 1];for(int i = 1; i <= text1.length(); i++) {for(int j = 1; j <= text2.length(); 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[text1.length()][text2.length()];} }

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【LeetCode笔记】1143. 最长公共子序列（Java、动态规划、字符串）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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