最长公共子序列1.doc

最长公共子序列 一、实验目的 1．掌握动态规划算法的基本概念和两个基本要素 2．熟练掌握动态规划算法解决问题的基本步骤。 3．学会利用动态规划算法解决实际问题。 二、实验内容 问题描述：对于给定的两个序列X,Y(长度不大于100)，求它们的最长公共子序列，试编程实现。 三、实验步骤 ㈠、数据结构与核心算法的设计描述 提示：c[M][N]和b[M][N]及算法参考教材 计算最优化：存储与的最长公共子序列的长度，值是由那一个子问题得到的问题最值，即最长公共子序列的长度记录于 void LcsLength(char x[], char y[], int m, int n, int c[][], int b[][]) { for(int i = 0; i = m; i++) c[i][0] = 0; for(int j = 1; j = n; j++) c[0][j] = 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; b[i][j] = 1; } else if(c[i-1][j] = c[i][j-1]) { c[i][j] = c[i-1][j]; b[i][j] = 2; } else { c[i][j] = c[i][j-1]; b[i][j] = 3; } } } 在算法cslength中，由于每个单元的计算耗费,故算法耗时 构造最长公共子序列：，依在数组b中有哪些信誉好的足球投注网站。当1时，表示公共子序列由最长公共子序列在尾部加上得到的子序列；当2时，表示最长公共子序列与最长公共子序列；3时，表示公共子序列与最长公共子序列 void LCS(int b[][], char x[], int i, int j) { if(i == 0 || j == 0) return; if(b[i][j] == 1) { LCS(b, x, i-1, j-1); printf(%c, x[i-1]); } else if(b[i][j] == 2) LCS(b, x, i-1, j); else LCS(b, x, i, j-1); } 在算法中递归调用使因此算法的计算时间为 ㈡、函数调用及主函数设计 （ 可用函数的调用关系图说明） ㈢ 程序调试及运行结果分析 最长公共子序列最后总是多个a ㈣ 实验总结 通过本次实验，进一步了解了动态规划算法的使用，在主函数调用这部分还需改进。 四、主要算法流程图及程序清单 1、主要算法流程图： 2、程序清单 #include stdafx.h #includestring.h #includeiostream using namespace std; #define M 10 #define N 10 char c[M][N]; char b[M][N]; void LCSLength(int m, int n, char *x, char *y, int c[][N], int b[][N]) { char i, j; 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] == y[j]){ c[i][j] = c[i - 1][j - 1] + 1; b[i][j] = 1; } else if (c[i - 1][j] = c[i][j - 1]){ c[i][j] = c[i - 1][j]; b[i][j] = 2; } else { c[i][j] = c[i][j - 1]; b[i][j] = 3; } } } void LCS(int i, int j, char *x, int b[][N]){ if (i == 0 || j == 0)return; if (b[i]