题目描述

• 算是很高频的面试题了，而且题号还挺后的
  

思路 & 代码

• 注意：dp[i]][j] 和 charAt(i) 有1的下标差（dp初始化边界）
• 核心思想：当前值可构成新的最大子串就左上角值 + 1，否则取左边与上边的最大值。
• tips：众所周知 Java 字符串换 charArray 效率会提高

class Solution {public int longestCommonSubsequence(String text1, String text2) {// 二维数组-动态规划的经典题int m = text1.length();int n = text2.length();// dp[i][j]：[0, i - 1] 和 [0, j - 1] 的子字符串的最大公共子序列值int[][] dp = new int[m + 1][n + 1];// 边界自动初始化为0for(int i = 1; i <= m; i++){for(int j = 1; j <= n; j++){// 当前相等的情况，取左上角的值 + 1if(text1.charAt(i - 1) == text2.charAt(j - 1)){dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;}// 否则：取上方 & 左方的最大值else{dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]);}}}return dp[m][n];}
}

二刷

• 只能说经典就是经典

class Solution {public int longestCommonSubsequence(String text1, String text2) {int m = text1.length();int n = text2.length();int[][] dp = new int[m + 1][n + 1];for(int i = 0; i < m; i++) {for(int j = 0; j < n; j++) {if(text1.charAt(i) == text2.charAt(j)) {dp[i + 1][j + 1] = dp[i][j] + 1;}else {dp[i + 1][j + 1] = Math.max(dp[i + 1][j], dp[i][j + 1]);}}}return dp[m][n];}
}

三刷

• 最近喜欢写短点，6行解决～

class Solution {public int longestCommonSubsequence(String text1, String text2) {int[][] dp = new int[text1.length() + 1][text2.length() + 1];for(int i = 1; i <= text1.length(); i++) {for(int j = 1; j <= text2.length(); j++) {if(text1.charAt(i - 1) == text2.charAt(j - 1)) dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;else dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]);}}return dp[text1.length()][text2.length()];}
}