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软考常用算法设计方法(二)

发布时间:2006-06-28 04:49     点击:
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  如采用列举A的所有子序列,并一一检查其是否又是B的子序列,并随时记录所发现的子序列,最终求出最长公共子序列。这种方法因耗时太多而不可取。

  考虑最长公共子序列问题如何分解成子问题,设A=“a0,a1,…,am-1”,B=“b0,b1,…,bm-1”,并Z=“z0,z1,…,zk-1”为它们的最长公共子序列。不难证明有以下性质:

  (1) 如果am-1=bn-1,则zk-1=am-1=bn-1,且“z0,z1,…,zk-2”是“a0,a1,…,am-2”和“b0,b1,…,bn-2”的一个最长公共子序列;

  (2) 如果am-1!=bn-1,则若zk-1!=am-1,蕴涵“z0,z1,…,zk-1”是“a0,a1,…,am-2”和“b0,b1,…,bn-1”的一个最长公共子序列;

  (3) 如果am-1!=bn-1,则若zk-1!=bn-1,蕴涵“z0,z1,…,zk-1”是“a0,a1,…,am-1”和“b0,b1,…,bn-2”的一个最长公共子序列。

  这样,在找A和B的公共子序列时,如有am-1=bn-1,则进一步解决一个子问题,找“a0,a1,…,am-2”和“b0,b1,…,bm-2”的一个最长公共子序列;如果am-1!=bn-1,则要解决两个子问题,找出“a0,a1,…,am-2”和“b0,b1,…,bn-1”的一个最长公共子序列和找出“a0,a1,…,am-1”和“b0,b1,…,bn-2”的一个最长公共子序列,再取两者中较长者作为A和B的最长公共子序列。

  定义c[i][j]为序列“a0,a1,…,ai-2”和“b0,b1,…,bj-1”的最长公共子序列的长度,计算c[i][j]可递归地表述如下:

  (1)c[i][j]=0 如果i=0或j=0;

  (2)c[i][j]= c[i-1][j-1]+1 如果I,j>0,且a[i-1]=b[j-1];

  (3)c[i][j]=max(c[i][j-1],c[i-1][j]) 如果I,j>0,且a[i-1]!=b[j-1]。

  按此算式可写出计算两个序列的最长公共子序列的长度函数。由于c[i][j]的产生仅依赖于c[i-1][j-1]、c[i-1][j]和c[i][j-1],故可以从c[m][n]开始,跟踪c[i][j]的产生过程,逆向构造出最长公共子序列。细节见程序。

  # include 

  # include 

  # define N 100

  char a[N],b[N],str[N];

  

  int lcs_len(char *a, char *b, int c[ ][ N])
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