動態規劃：動態規劃是一種思想。是由暴力遞迴簡化而來的程式設計思想，在程式設計中變化很大。我的總結如下：
兩個字串的公共子串行。兩個字串str1和str2的公共子串，且為最長的公共子串行。
第一步：我們用dp[i][j]表示str1[0…i]與str2[0…j]的最長公共子串行。
第二步：dp[i][j]一般我們怎麼計算嘞？dp[i][j]的計算可以分兩種情況討論：str1[i]和str2[j]相等，dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+1;str1[i]和str2[j]不相等，dp[i][j]取dp[i-1][j]和dp[i][j-1]中最大的。
初值dp[0][0]。
得到dp[i][j]我們要得到dp[i][j]中的最大值，然後根據和dp[i-1][j]和dp[i][j-1]比較確定走哪條路。當前大於左，大於右，選擇當前關鍵元素。看出來沒，選擇最長公共子串行中的元素和計算dp[i][j]的規則有關。
**如下：
public static string lcse(string str1, string str2)
char chs1 = str1.tochararray();
char chs2 = str2.tochararray();
int dp = getdp(chs1, chs2);
int m = chs1.length - 1;
int n = chs2.length - 1;
char res = new char[dp[m][n]];
int index = res.length - 1;
while (index >= 0) else if (m > 0 && dp[m][n] == dp[m - 1][n]) else
} return string.valueof(res);
} //獲得dp
public static int getdp(char str1, char str2)
for (int j = 1; j < str2.length; j++)
for (int i = 1; i < str1.length; i++)
}} return dp;
} public static void main(string args)
動態規劃 最長公共子串行
問題描述 我們稱序列z z1,z2,zk 是序列x x1,x2,xm 的子串行當且僅當存在嚴格上公升的序列 i1,i2,ik 使得對j 1,2,k,有xij zj。比如z a,b,f,c 是x a,b,c,f,b,c 的子串行。現在給出兩個序列x和y，你的任務是找到x和y的最大公共子串行，也就是說要...
動態規劃 最長公共子串行
兩個序列的最長公共子序 lcs longest common length 的 每個字元可以不連續，如x y 那麼它們的最長公共子串行為。這是乙個經典的動態規劃問題，著手點還是找到 最精髓的 狀態轉移方程 假設x,y兩個序列的前i，j個位置的最大子串行已經找到為r i j 自底往上 那麼x i 與y...
動態規劃 最長公共子串行
看完演算法導論關於這部分內容之後的總結 關於最長公共子串行問題 給定兩個子串行 x y 求x和y長度最長的公共子串行。解決方法 首先先要了解lcs的最優子結構，令x y 為兩個子串行，z 為x和y的任意lcs。1 如果 xm yn 則 zk xm yn 且 zk 1 是 xm 1 和 yn 1 的乙...