news 2026/5/1 6:21:54

力扣刷题:最长公共子序列

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张小明

前端开发工程师

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力扣刷题:最长公共子序列

题目:
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 。

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。

  • 例如,“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。

示例 1:

输入:text1 = “abcde”, text2 = “ace”
输出:3
解释:最长公共子序列是 “ace” ,它的长度为 3 。

示例 2:

输入:text1 = “abc”, text2 = “abc”
输出:3
解释:最长公共子序列是 “abc” ,它的长度为 3 。

示例 3:

输入:text1 = “abc”, text2 = “def”
输出:0
解释:两个字符串没有公共子序列,返回 0 。

解析:
这道题解法就是动态规划问题,主要是dp数组的设计:
dp[i][j] 表示字符串 text1 的前 i 个字符和 text2 的前 j 个字符的最长公共子序列长度。
对dp数组初始化:
dp[0][j] = 0:第一个字符串为空时,公共子序列长度为0。
dp[i][0] = 0:第二个字符串为空时,公共子序列长度为0。

如果 text1[i-1] == text2[j-1],说明当前字符可以匹配,所以:dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1
如果不相等,只能看:dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])
(要么丢弃 text1 的当前字符,要么丢弃 text2 的当前字符,看哪种更优)

具体代码:

/** * @param {string} text1 * @param {string} text2 * @return {number} */varlongestCommonSubsequence=function(text1,text2){constm=text1.lengthconstn=text2.lengthconstdp=Array.from({length:m+1},()=>Array(n+1).fill(0))//遍历两个字符串for(leti=1;i<=m;i++){for(letj=1;j<=n;j++){// 如果字符相同,最长公共子序列长度加1if(text1[i-1]===text2[j-1]){dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+1}else{// 如果不同,取上方或左方的最大值dp[i][j]=Math.max(dp[i-1][j],dp[i][j-1])}}}returndp[m][n]};
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