给定两个序列
X = { x1 , x2 , ... , xm }
Y = { y1 , y2 , ... , yn }
求X和Y的一个最长公共子序列
举例
X = { a , b , c , b , d , a , b }
Y = { b , d , c , a , b , a }
最长公共子序列为
LSC = { b , c , b , a }
分析：
最长公共子序列问题具有最优子结构性质
设
X = { x1 , ... , xm }
Y = { y1 , ... , yn }
及它们的最长子序列
Z = { z1 , ... , zk }
则
1、若 xm = yn ， 则 zk = xm = yn，且Z[k-1] 是 X[m-1] 和 Y[n-1] 的最长公共子序列
2、若 xm != yn ，且 zk != xm , 则 Z 是 X[m-1] 和 Y 的最长公共子序列
3、若 xm != yn , 且 zk != yn , 则 Z 是 Y[n-1] 和 X 的最长公共子序列
由性质导出子问题的递归结构
当 i = 0 , j = 0 时 , c[i][j] = 0
当 i , j > 0 ; xi = yi 时 , c[i][j] = c[i-1][j-1] + 1
当 i , j > 0 ; xi != yi 时 , c[i][j] = max { c[i][j-1] , c[i-1][j] }
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这种分析方法我总得比较有用，值得保存，所以就从book
----《计算机机算法设计与分析》电子工业出版社
中摘录出来，如果不明白，可以看一看原作。
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// 书中只有关键部分的代码，现在已经补全
// 源程序
#include "iostream.h"
#include "iomanip.h"
#define max 100
void LCSLength( int m , int n , char *x , char *y , char *b )
{
int i , j , k;
int c[max][max];
for( i = 1 ; i <= m ; i++ )
{
c[i][0] = 0;
}
for( i = 1 ; i <= n ; i++ )
{
c[0][i] = 0;
}
for( i = 1 ; i <= m ; i++ )
{
for( j = 1 ; j <= n ; j++ )
{
if( x[i-1] == y[j-1] )
{
c[i][j] = c[i-1][j-1] + 1;
k = i * ( n + 1 ) + j;
b[k] = '\\';
}
else if( c[i-1][j] >= c[i][j-1] )
{
c[i][j] = c[i-1][j];
k = i * ( n + 1 ) + j;
b[k] = '|';
}
else
{
c[i][j] = c[i][j-1];
k = i * ( n + 1 ) + j;
b[k] = '-';
}
}
}
}
void LCS( int i , int j , char *x , char *b , int width )
{
if( i == 0 || j == 0 )
return;
int k = i * ( width + 1 ) + j;
if( b[k] == '\\' )
{
LCS( i - 1 , j - 1 , x , b , width );
cout<<x[i]<<endl;
}
else if( b[k] == '|' )
{
LCS( i - 1 , j , x , b , width );
}
else
{
LCS( i , j - 1 , x , b , width );
}
}
void main()
{
char x[max] = { 'a' , 'b' , 'c' , 'b' , 'd' , 'a' , 'b' };
char y[max] = { 'b' , 'd' , 'c' , 'a' , 'b' , 'a' };
int m = 7;
int n = 6;
char b[max] = { 0 };
LCSLength( m , n , x , y , b );
LCS( m , n , x , b , n );
cout<<endl<<endl;
}
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参考资料：
《计算机算法分析与设计》电子工业出版社