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法律研究C程序的LCS空间优化解决方案是什么？
这里我们将看到LCS问题的一个空间优化方法。LCS是最长公共子序列。如果两个字符串是“BHHUBC”和“HYUYBZC”，那么子序列的长度为4。已经有一种动态编程方法，但使用动态编程方法，将占用更多空间。我们需要一个m x n的表格，其中m是第一个字符串中的字符数，n是第二个字符串中的字符数。
这里我们将看到如何使用O(n)的辅助空间来实现此算法。如果我们观察旧方法，我们可以看到在每次迭代中，我们需要从前一行的中的数据。并非所有数据都是必需的。因此，如果我们创建一个大小为2n的表，那就没问了。让我们看一看该算法以获取构思。
算法
lcs_problem(X, Y) −
begin m := length of X n := length of Y define table of size L[2, n+1] index is to point 0th or 1st row of the table L. for i in range 1 to m, do index := index AND 1 for j in range 0 to n, do if i = 0 or j = 0, then L[index, j] := 0 else if X[i - 1] = Y[j - 1], then L[index, j] := L[1 – index, j - 1] + 1 else L[index, j] := max of L[1 – index, j] and L[index, j-1] end if done done return L[index, n] end
示例
#include <iostream>
using namespace std;
int lcsOptimized(string &X, string &Y) {
int m = X.length(), n = Y.length();
int L[2][n + 1];
bool index;
for (int i = 0; i <= m; i++) {
index = i & 1;
for (int j = 0; j <= n; j++) {
if (i == 0 || j == 0)
L[index][j] = 0;
else if (X[i-1] == Y[j-1])
L[index][j] = L[1 - index][j - 1] + 1;
else
L[index][j] = max(L[1 - index][j], L[index][j - 1]);
}
}
return L[index][n];
}
int main() {
string X = "BHHUBC";
string Y = "HYUYBZC";
cout << "Length of LCS is :" << lcsOptimized(X, Y);
}输出
Length of LCS is :4
更新于：2019-08-19
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