Python高效计算两个字符串的最长公共子序列

2024-09-06 10:52

本文主要是介绍Python高效计算两个字符串的最长公共子序列,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

Python高效计算两个字符串的最长公共子序列

在Python面试中,考官通常会关注候选人的编程能力、问题解决能力以及对Python语言特性的理解。计算两个字符串的最长公共子序列(Longest Common Subsequence, LCS)是一个经典的动态规划问题,广泛应用于文本比较、DNA序列分析等领域。本文将详细介绍如何编写一个函数,计算两个字符串的最长公共子序列,确保代码实用性强,条理清晰,操作性强。

1. 引言

最长公共子序列问题是指在两个字符串中找到一个最长的子序列,使得该子序列同时是这两个字符串的子序列。子序列是指从原字符串中删除一些字符(可以是零个或多个)后得到的字符串,但不改变字符的相对顺序。

例如:

输入:str1 = "ABCBDAB", str2 = "BDCAB"
输出:最长公共子序列为 "BCAB",长度为 4
2. 动态规划思想

动态规划是一种解决复杂问题的方法,通过将问题分解为更小的子问题来解决。对于LCS问题,我们可以使用二维数组 dp 来存储子问题的解,其中 dp[i][j] 表示字符串

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