
Objective-C实现最长公共子序列算法(附完整源码)
发布日期:2025-04-26 04:25:34
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Objective-C实现最长公共子序列算法
下面是一个用 Objective-C 实现的最长公共子序列(Longest Common Subsequence, LCS)算法的完整代码示例。该实现采用动态规划方法来解决问题。 算法思路
最长公共子序列问题可以通过动态规划来高效解决。动态规划的基本思想是通过将问题分解为更小的子问题,并存储子问题的解以避免重复计算。具体来说,我们可以使用一个二维数组来记录两个字符串的子问题状态。 实现细节
在本实现中,我们首先初始化一个二维数组 `dp`,其中 `dp[i][j]` 表示 `str1` 的前 `i` 个字符与 `str2` 的前 `j` 个字符的最长公共子序列的长度。如果 `str1[i-1] == str2[j-1]`,那么 `dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1`。否则,`dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])`。最终,`dp[n][m]` 就是两个字符串的最长公共子序列的长度。 代码示例
```objective-c #import @interface LongestCommonSubsequence : NSObject <NSString *> { // 两个输入字符串 NSString *str1; NSString *str2; }
-
(NSString *)longestCommonSubsequence:(NSString *)str1 str2:(NSString *)str2 { // 初始化动态规划数组 NSInteger n = str1.length; NSInteger m = str2.length; NSInteger **dp = (NSInteger **)malloc((n+1) * (m+1)); for (NSInteger i = 0; i <= n; i++) { for (NSInteger j = 0; j <= m; j++) { dp[i][j] = 0; } }
// 填充动态规划表 for (NSInteger i = 1; i <= n; i++) { for (NSInteger j = 1; j <= m; j++) { if (str1[i-1] == str2[j-1]) { dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1; } else { dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]); } } }
return [NSString stringWithFormat:@"%ld", dp[n][m]]; }
该实现通过动态规划方法有效地解决了最长公共子序列问题,能够处理较长的输入字符串,并返回最长公共子序列的长度。
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很好
[***.229.124.182]2025年04月10日 07时03分06秒
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