以前看到这种问题的时候,觉得这种问题还是挺无聊的,虽然做出来后自己会听激动的,但很多时候不知道这有什么用。今天看到《算法导论》那里提到这个用来搞两条 DNA 的比较,顿时就觉得这种问题还是挺有意思。
问题是这样的,有一个 DNA s1 是 "ACCGG" ,另一条 DNA s2 是 "GTCGT",求最大的公共子序列,可以不连续的。
。。。
先思考一下。
暴力遍历
首先,想到的解决方法一般都是暴力破解的。先求出所有 s1 的所有子序列,再求出 s2 的所有子序列。然后通过对比最后获得最长的公共子序列。
当然这时间复杂度也是挺感人的,假如 s1 的长度是 m,s2 的长度是 n。用类似 2 进制可以表示所有数的思想,可知求出 s1 的所有子序列的复杂读是 O(2^m),可求出 s2 的所有子序列的复杂度是 O(2^n),而遍历对比的复杂度是 O(2^m*n)
...
这复杂度太难以接受了。。。
递归
如果是树形递归的思想呢?
树形递归的思想是这样的,假如 s1[0:i-1] 与 s2[0:j-1] 之间有一条最长的公共子序列 seq 如果 s1[i] == s2[j] ,那么最长公共子序列就是 seq + s1[i] 如果不相等,最长公共子序列就是 LCS(s1[0:i],s2[0:j-1]) 或者是 LSC(s1[0:i-1], s2[0:j]) 中取最长。 那么是什么时候结束呢?应该是 i < 0 或者 j < 0 吧。
所以如果用递归很容易写出这样的代码
- string lcs(string s1, string s2, int i, int j) {
- if (i < 0 || j < 0)
- return "";
- else if (s1[i] == s2[j])
- return lcs(s1, s2, i - 1, j - 1) + s1[i];
- else {
- string p1 = lcs(s1, s2, i - 1, j);
- string p2 = lcs(s1, s2, i, j - 1);
- if (p1.length() > p2.length()) {
- return p1;
- }
- return p2;
- }
- }
-
- string lcs(string s1, string s2) {
- return lcs(s1, s2, s1.length() - 1, s2.length() - 1);
- }
- 复制代码
这当然是一如既往的有重复计算的问题的。如果用动态规划的思想。大概会是这样。
就比较容易写出这样的代码。
- int lcs2(string s1, string s2) {
- int m = s1.length();
- int n = s2.length();
-
- vector<vector<int>> c(m + 1, vector<int>(n + 1));
-
- for (int i = 0; i < m + 1; i++) {
- for (int j = 0; j < n + 1; j++) {
- if (i == 0 || j == 0)
- c[i][j] = 0;
- //算法导论字符串是从1开始的,所以这里要减一
- //也方便后续的操作
- else if (s1[i - 1] == s2[j - 1])
- c[i][j] = c[i - 1][j - 1] + 1 ;
- else
- c[i][j] = max(c[i - 1][j], c[i][j - 1]);
- }
- }
- return c[m][n];
- }
- 复制代码
但是这样的操作只能说求出了最长公共子序列的长度。并没有将序列求出来了。 求出序列简单,按照原来的思路再遍历一次就可以了
- 从底向上遍历 如果 s1[m-1] == s2[n-1] 就说明 c[m]][n] 是最长自序列的一个元素,否则就根据大小决定是向左还是向上走。
- string res = "";
- int i = m;
- int j = n;
-
- while (i > 0 && j > 0) {
- if (s1[i - 1] == s2[j - 1]) {
- res = s1[i - 1] + res;
- j--;
- i--;
- } else if(c[i-1][j] > s2[i][j-1]){
- i--;
- }else {
- j--;
- }
- }
- return res;
- 复制代码
- 自顶向下遍历。
如果 s1[i-1] == s2[j-1] 就说明最长自序列的一个元素,就 i++,j++ ,向右下角走。 否则对比右边和下边哪边打就走哪边。
- string res = "";
- int i = 1;
- int j = 1;
-
- while (i < m && j < n) {
- if (s1[i - 1] == s2[j - 1]) {
- res = res + s1[i - 1];
- j++;
- i++;
- } else if (c[i + 1][j] >= c[i][j + 1]) {
- i++;
- } else {
- j++;
- }
- }
-
- return res;
- 复制代码