最长公共子序列(二)

分析：
典型的动态规划，直接看代码了。

代码：

import java.util.*;public class Solution {/*** 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可** longest common subsequence* @param s1 string字符串 the string* @param s2 string字符串 the string* @return string字符串*/public String LCS (String s1, String s2) {// write code hereint m = s1.length();int n = s2.length();int[][] dp = new int[m+1][n+1];// dp[i][j] 含义：以i和j结尾的字符串的最长公共子序列长度// 转移方程：// 先找到最长子序列for(int i = 1;i<=m;i++) {for(int j = 1;j<=n;j++) {if(s1.charAt(i-1) == s2.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]);}}}// 倒推子序列int i = m;int j = n;StringBuilder sb = new StringBuilder();while(i>0&&j>0) {if(s1.charAt(i-1) == s2.charAt(j-1)) {sb.append(s1.charAt(i-1));i--;j--;} else {if(dp[i][j-1] > dp[i-1][j]) {j--;} else if(dp[i][j-1] < dp[i-1][j]) {i--;} else if(dp[i][j-1] == dp[i-1][j]) {j--;}}}return sb.length() == 0 ? "-1" : sb.reverse().toString();}
}