Python:实现最长公共子序列算法(附完整源码)

最新推荐文章于 2024-10-13 22:59:48 发布
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分类专栏： python算法完整教程 文章标签： 算法 python 数据结构
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本文介绍如何使用Python编写最长公共子序列算法，详细解释了算法思路，并附带完整源代码，帮助读者理解并应用该算法。

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Python:实现最长公共子序列算法


def longest_common_subsequence(x: str, y: str):

    # find the length of strings

    assert x is not None
    assert y is</
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Python面试宝典第26题：最长公共子序列
hope_wisdom的技术博客
08-03 1124
一个字符串的子序列是指这样一个新的字符串：它是由原字符串在不改变字符的相对顺序的情况下删除某些字符（也可以不删除任何字符）后组成的新字符串。比如："ace" 是 "abcde" 的子序列，但 "aec" 不是 "abcde" 的子序列。两个字符串的公共子序列是这两个字符串所共同拥有的子序列。 现给定两个字符串 text1 和 text2，返回这两个字符串的最长公共子序列的长度。如果不存在公共子序列 ，返回0。
Python编写最长公共子序列算法及完整源码
学习使你进步。
05-06 374
否则，如果dp[i-1][j] > dp[i][j-1]，说明当前元素不在LCS中，应该跳过S1中的当前字符，将i减1。反之，如果dp[i-1][j] < dp[i][j-1]，说明当前元素也不在LCS中，应该跳过S2中的当前字符，将j减1。最长公共子序列是字符串处理中常见的问题，它涉及到两个序列并要求找出它们之间最长的公共子序列。否则，dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])。若S1[i]==S2[j]，则dp[i][j] = dp[i-1][j-1]+1；
动态规划——最长公共子序列和最长公共子串之Python实现
10-22
用Python实现动态规划中最长公共子序列和最长公共子串问题！
【动态规划算法】【Python实现】最长公共子序列
丷从心·的博客
05-06 2355
【动态规划算法】【Python实现】最长公共子序列
Python 中的最长公共子序列
迹忆客
06-19 1191
子序列是在不改变剩余字符的顺序的情况下，在删除一些字符或不删除任何字符后从给定序列获得的序列。最长公共子序列是指所有给定序列共有的最长子序列。它检查给定序列的所有可能子序列并找到最长的公共子序列。正如我们所看到的，递归方法中存在重叠的子问题，具有许多重复的函数调用。这里，常见的子序列是 QE、QW、QR、QRE 和 RE。其中最长的公共子序列是QRE，长度为3。本篇文章讲介绍在 Python 中查找两个序列之间最长公共子序列的长度。现在，让我们看看打印最长公共子序列长度的 Python 解决方案。
python数据结构与算法-动态规划(最长公共子序列)
little_limin的博客
04-22 3355
python数据结构与算法
最长公共子序列的python实现
wqtltm的博客
07-30 469
def subsequence(): m = len(A) n = len(B) log_lengths = [[0 for j in range(m)] for i in range(n)] for i in range(n): for j in range(m): if B[i] == A[j]: if i&gt;0 and j&gt;0: log_len...
Python实现最长公共子序列算法源码
【知识点二：最长公共子序列算法】 LCS算法可以用伪代码描述如下： 1. 初始化一个二维数组dp，大小为m+1和n+1，其中m和n分别是两个序列的长度。dp[i][j]将存储序列X[1...i]和Y[1...j]的LCS长度。 2. 对于每个元素...
哈工大软件安全实验：最长公共子序列算法实现
实验的主要目标是理解和掌握如何从网络恶意代码中提取特征，以及如何通过动态规划算法实现最长公共子序列的提取。 首先，实验内容要求理解基于最长公共子序列的协议特征提取方法。最长公共子序列是指两个或多个序列...
基于Python实现的数据结构与算法设计源码分享
10-01
项目中的Python源文件主要涵盖了数据结构与算法的设计与实现，具体而言，如文件名称所示，内容包括但不限于排序算法、AVL树、二叉树的插入操作、哈希表的实现、使用队列和栈来解决迷宫问题、计算最长公共子序列、Top...
python求最长公共子序列（动态规划）
04-20
【问题描述】使用动态规划算法解最长公共子序列问题，具体来说就是，依据其递归式自底向上的方式依次计算得到每个子问题的最优值。 【输入形式】在屏幕上输入两个序列X和Y，序列各元素数间都以一个空格分隔。 【输出形式】矩阵c，其中c[i,j]中存放的是：序列Xi = {x1, ..., xi}和序列Yj = {y1, ..., yj}的最长公共子序列的长度。序列X和Y的最长公共子序列。 【样例1输入】 A B C B D A B B D C A B A 【样例1输出】 [[0 0 0 0 0 0 0] [0 0 0 0 1 1 1] [0 1 1 1 1 2 2] [0 1 1 2 2 2 2] [0 1 1 2 2 3 3] [0 1 2 2 2 3 3] [0 1 2 2 3 3 4] [0 1 2 2 3 4 4]] BCBA 【样例1说明】 输入：第一行输入序列X的各元素，第二行输入序列Y的各元素，元素间以空格分隔。 输出：矩阵c，和序列X和Y的最长公共子序列。
python 实现最长公共子序列算法
最新发布
luthane的博客
10-13 472
该算法的时间复杂度为O(mn)，其中m和n分别为两个字符串的长度。
最长公共子序列算法python
荒谬小孩
05-31 407
动态规划（空间优化）：def LCS(a, b): """ 最长公共子序列 空间复杂度为O(min(a,b))+1 记录左上角值""" if len(a) &lt; len(b): a, b = b, a print(a, b) list = [0 for i in range(len(b))] for i in range(len(a))...
Python实现最长公共子序列 - 动态规划方法
杨鑫newlife的专栏
07-31 922
# -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'yangxin_ryan' class LongestCommonSubsequence(object): def lcs(self, s1, s2): """ 先生成矩阵，然后循环便利矩阵去比较， 记录0代表是不同 记录1代表是相同 ...
Python最长公共子序列
weixin_45528773的博客
04-29 300
最长公共子序列，利用动态规划得出的矩阵表的最后一个值来获得最长公共子序列的长度，再从长度来判断排序得出的最长公共子序列是否正确。
算法导论程序38--最长公共子序列（Python）
勇气与行动
05-31 624
最长公共子序列问题： S1=ACCGGTCGAGTGCGCGGAAGCCGGCCGAA S2=GTCGTTCGGAATGCCGTTGCTCTGTAAA 相似度的衡量： 寻找第三个串S3,它的所有碱基也都出现在S1和S2中，且在三个串中出现的顺序都相同，但在S1和S2中不要求连续出现。可以找到的S3越长，就可以认为S1和S2的相似度越高。 S3=GTCGTCGGAAGCCGGCCGAA
最长公共子序列（Python）
hello556的专栏
04-08 1466
参考：手写代码必备手册def lcs(x,y): d = [0] * (len(x) + 1) for i in range(0,len(d)): d[i] = [0] * (len(y) + 1) for i in range(1,len(x) + 1): for j in range(1, len(y) + 1): if x[i-1] == y[j-1]: d[i][j] = d[i-1][j
python 最长公共子序列
jingjing_94的博客
06-01 774
记录一下，因为看到很多python版本生成最长公共子序列都用的递归，这里只返回一个符合条件的最长公共子序列class Solution: def LCS(self,s1,s2): c = len(s1)+1 r = len(s2)+1 dp = [[0]*c for i in range(r)] for i in range(...
python实现最长公共子序列（LCS）
weixin_44781333的博客
10-01 4786
python实现最长公共子序列 1、找到公共子序列的长度 2、找到具体的公共子序列
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